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趋近智

Qwen3.5-122B-A10B

活跃参数

122B

上下文长度

262K

模态

Multimodal

架构

Mixture of Experts (MoE)

许可证

Apache 2.0

发布日期

24 Feb 2026

训练数据截止日期

-

系统要求

不同量化方法和上下文大小的显存要求

1024 个令牌

257.81 GB VRAM

消费级

13x RTX 4090

24GB VRAM

数据中心

4x NVIDIA A100

80GB VRAM

Apple Silicon

3x Apple M3 Max

128GB VRAM

262144 个令牌

284.76 GB VRAM

消费级

15x RTX 4090

24GB VRAM

数据中心

4x NVIDIA A100

80GB VRAM

Apple Silicon

3x Apple M3 Max

128GB VRAM

架构图

Input TokensToken EmbeddingPosition: RoPEHidden: 3.1k · Context: 262K · Vocab: 248.3kx 48 layersRMSNormPre-AttentionGrouped-Query Attention32Q / 2KV headsHead dim: 256+RMSNormPre-FFNSparse MoE FFN (9/256 experts)SwiGLUIntermediate: 1k+Final RMSNormOutput Logits

评估基准

排名

#46

基准分数排名

通用文本

Text Arena

1417

46

Web 开发

WebDev Arena

1365

52

排名

排名

#46

编程排名

#61

关于 Qwen3.5-122B-A10B

Qwen3.5-122B-A10B 是阿里云于 2026 年 2 月发布的中型多模态基座模型。该模型总参数量为 122B,通过混合专家架构(MoE,含 256 个专家)实现 10B 激活参数,在高性能与计算效率之间取得了平衡。它在 MMLU-Pro (86.1%)、GPQA Diamond (85.5%)、SWE-bench Verified (72.4%) 和 Terminal-Bench 2.0 (41.6%) 等基准测试中表现强劲。该模型具备统一的视觉-语言能力,支持 262k 原生上下文(可扩展至 1M),并在推理、代码、智能体工作流(agentic workflows)及多语言任务中表现卓越。

技术规格

注意力

注意力结构

Grouped-Query Attention

注意力头

32

键值头

2

注意力头维度

256

位置嵌入

ROPE

RoPE Theta

10,000,000

滑动窗口注意力

No

滑动窗口大小

-

滑动窗口比例

-

线性注意力

Yes

线性注意力比例

75.0%

归一化

RMS Normalization

激活函数

SwigLU

维度

隐藏维度大小

3,072

层数

48

FFN 中间层大小(稠密层)

1,024

多 Token 预测头数

1

分词器

词汇量大小

248,320

混合专家

专家参数总数

10.0B

专家数量

256

活跃专家

9

共享专家数

-

FFN 中间层大小(每专家)

1,024

MoE 前的稠密层数

-

模型完整性

总分

C+

60 / 100

关于 Qwen 3.5

Qwen 3.5 是阿里云于 2026 年 2 月发布的最新一代基础模型系列。它代表了技术的重大飞跃,集成了多模态学习(统一视觉-语言基础)、高效混合架构(带有稀疏混合专家的门控增量网络)、面向百万级智能体环境的可扩展强化学习,以及涵盖 201 种语言的全球语言能力。该模型系列已开源权重,并遵循 Apache 2.0 协议。


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