Qwen3.5: Nobody Agrees on Attention Anymore

摘要

分析阿里巴巴 Qwen3.5 模型，重點介紹其混合注意力架構與稀疏專家混合設計，並對比 MiniMax M2.5、GLM-5 等競爭對手在推理、程式設計與視覺任務上的表現。

This article reviews Qwen3.5's hybrid attention architecture and benchmarks it against recent competitors in reasoning, coding, and vision tasks.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• Qwen3.5 採用混合注意力架構，結合線性與全注意力以提升長上下文效率。
• 在指令遵循與視覺理解上表現優異，但數學與程式設計能力略遜於 GPT-5.2。
• 強調代理任務評估趨勢改變，架構創新比單純參數規模更重要。

提到的工具與公司

• Qwen3.5-397B-A17B
• Qwen3-Next
• Mamba2
• MiniMax M2.5
• GLM-5
• Kimi K2.5
• DeepSeek

適合誰看

正在評估或研究大型語言模型架構、程式設計與視覺能力的開發者與技術決策者。

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講者

Maxime Labonne

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