阿里巴巴qwen3-235b-a22b-instruct-2507
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507是阿里Qwen团队于2025年7月发布的旗舰混合专家大语言模型，拥有2350亿参数（每次推理激活22B），支持256K上下文处理。该模型在指令遵循、逻辑推理、数学、科学、编程和工具使用等场景表现突出，尤其优化了多语言长尾知识覆盖和复杂任务处理能力。
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Qwen3将"思考模式"与"非思考模式"整合到统一框架中，支持根据任务复杂度动态切换推理策略。例如，复杂问题采用多步推理模式，简单问题则快速响应。
阿里巴巴qwen3-8b
Qwen3-8B是阿里推出的80亿参数规模的Dense模型，属于Qwen3系列中的中小参数量稠密架构模型。该模型支持100+自然语言和多门编程语言，具备长文本理解、多语言处理及混合推理能力，可处理32K tokens的超长上下文
阿里巴巴qwen3-next-80b-a3b-instruct
Qwen3-Next是阿里云通义团队于2025年9月发布的下一代大模型基础架构，通过混合注意力机制、高稀疏度MoE结构和多token预测机制等核心改进，实现训练成本较Qwen3-32B降低90%以上，32k以上上下文推理吞吐量提升十倍以上 。该架构总参数规模达800亿，每次推理仅激活约30亿参数，采用512专家路由的3B激活超稀疏MoE结构，结合75%线性注意力与25%原创门控注意力的混合机制 2025年9月，阿里云基于该架构开源Qwen3-Next-80B-A3B系列模型，包含Base、Instruct和Thinking三个版本。Base模型采用15T tokens预训练数据集，GPU资源消耗仅为Qwen3-32B的9.3% ，在编程、数学推理等任务中性能接近或超越Qwen3-32B密集模型 。Instruct模型支持256K上下文处理，指令执行能力与Qwen3-235B-A22B-Instruct相当；Thinking模型在复杂推理任务中超越Gemini-2.5-Flash-Thinking 。该系列通过魔搭社区和HuggingFace开源，原生支持Transformers、SGLang等部署框架
阿里巴巴qwen3-vl-235b-a22b-instruct
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct是阿里云通义实验室研发的多模态大模型，基于通义千问3.0架构升级，融合视觉与语言理解能力，支持图像、视频、图表等多模态输入。其核心优势包括：2350亿参数规模配合A22B优化技术，在数学推理、代码生成等任务表现突出；多模态交互能力可识别图像文字、物体及场景，完成表格提取、图表分析等复杂任务；通过RLHF强化学习确保内容安全可控。
阿里巴巴qwen3-vl-30b-a3b-instruct
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct是阿里云通义实验室推出的多模态大语言模型，基于通义千问3.0架构，融合视觉与语言理解能力，支持图像、视频、图表等多模态输入。其核心优势在于：30亿参数规模配合A3B优化技术，在数学推理、代码生成等任务中表现高效；多模态交互能力可精准识别图像文字、物体及场景，完成表格提取、图表分析等复杂任务；通过RLHF强化学习确保内容安全可控。
阿里巴巴qwen3.5-122b-a10b
Qwen3.5系列122B-A10B原生视觉语言模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。该模型的综合表现仅次于Qwen3.5-397B-A17B，文本能力显著优于Qwen3-235B-2507，视觉能力优于Qwen3-VL-235B。
阿里巴巴qwen3.5-27b
Qwen3.5系列27B原生视觉语言Dense模型，融合了线性注意力机制；响应速度快，兼具推理速度和性能。该模型的综合能力接近于Qwen3.5-122B-A10B。
阿里巴巴qwen3.5-35b-a3b
Qwen3.5系列35B-A3B原生视觉语言模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。该模型的综合表现接近于Qwen3.5-27B。
阿里巴巴qwen3.5-397b-a17b
Qwen3.5系列397B-A17B原生视觉语言模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。在语言理解、逻辑推理、代码生成、智能体任务、图像理解、视频理解、图形用户界面（GUI）等多种任务中，均展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能。具备强大的代码生成与智能体能力，对于各类智能体场景具有良好的泛化性。
阿里巴巴qwen3.5-plus
Qwen3.5原生视觉语言系列Plus模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。在多项任务评测中，3.5系列均展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能，模型效果在纯文本与多模态方面相较3系列均实现飞跃式进步。
阿里巴巴qwen3.6-flash
Qwen3.6原生视觉语言系列Flash模型，模型效果相较3.5-Flash显著提升。本模型重点提升agentic coding能力（在多项代码智能体基准上大幅超越前代）、数学推理和代码推理能力；视觉方面在空间智能能力上显著增强，物体定位与目标检测提升尤为突出。