Qwen3.5-27B

系统要求

不同量化方法和上下文大小的显存要求

关于 Qwen3.5-27B

Qwen3.5-27B 是阿里云于 2026 年 2 月发布的拥有 270 亿参数的稠密多模态基座模型。与 MoE 变体不同，它采用了结合门控 Delta 网络（Gated Delta Networks）与前馈网络（Feed Forward Networks）的稠密架构。该模型在 MMLU-Pro (86.1%)、GPQA Diamond (85.5%)、SWE-bench Verified (72.4%) 和 Terminal-Bench 2.0 (41.6%) 等评测中表现优异。其具备统一的视觉语言处理能力，支持 262k 原生上下文长度（可扩展至 100 万），并在推理、编程、多模态理解以及涵盖 201 种语言的多语言任务中表现出色。

技术规格

资源

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。

其他 Qwen 3.5 模型

• Qwen3.5-0.8B
• Qwen3.5-2B
• Qwen3.5-4B
• Qwen3.5-9B
• Qwen3.5-35B-A3B
• Qwen3.5-122B-A10B
• Qwen3.5-397B-A17B