千问大模型系列覆盖0.5B至3970B参数规模，Qwen3.5-Plus以87.8分MMLU-Pro、88.4分GPQA领先；Qwen3.6-27B编程性能超前代；Qwen3.5起支持原生多模态与1M token视频理解；推理效率提升19倍，API成本低至Gemini 3 Pro的1/18。
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千问大模型系列覆盖从0.5B到3970B的广泛参数规模，不同版本在性能表现上各具优势。以下是针对该问题的具体解析：
一、参数规模分布与代表性模型
千问大模型已形成全尺寸谱系，最小为0.5B稠密模型，适用于端侧轻量部署；最大为Qwen3.5-Plus，总参数达3970亿，激活参数仅170亿，采用稀疏混合专家（MoE）架构实现高效计算。Qwen3.6-27B为270亿参数稠密模型，在编程任务中表现超越参数量达其15倍的Qwen3.5-397B-A17B。此外，Qwen1.5-110B、Qwen2.5-72B、Qwen3-Max-Thinking（超万亿参数）等均属高参数量级代表。
二、核心性能基准表现
性能评测覆盖知识推理、数学能力、编程水平、多模态理解等多个维度。Qwen3.5-Plus在MMLU-Pro中得分87.8分，超越GPT-5.2；在博士级难题GPQA中获88.4分，高于Claude 4.5；指令遵循IFBench得分76.5分，刷新所有模型纪录。Qwen3.6-27B在SWE-bench Verified达77.2分，Terminal-Bench 2.0达59.3分，SkillsBench达48.2分，全面超越前代旗舰。
三、多模态与原生能力突破
Qwen3.5起实现从纯文本模型向原生多模态模型的代际跃迁，基于视觉与文本混合token预训练。其视觉能力在MathVison、RealWorldQA、CC_OCR、RefCOCO-avg、MLVU等权威评测中均获最佳性能。支持长达2小时（1M token上下文）视频直接输入，可完成长视频内容分析与摘要生成；实现视觉理解与代码能力原生融合，支持手绘草图转前端代码、截图定位并修复UI问题。
四、推理效率与部署经济性
Qwen3.5-Plus最大推理吞吐量提升至19倍，部署显存占用降低60%；API价格低至0.8元/百万Token，仅为Gemini 3 Pro的1/18。Qwen3-Max-Thinking引入测试时扩展（Test-time Scaling）机制，通过“经验提取”式提炼与多轮自我迭代，在相同上下文中实现更高效推理计算。Qwen3.6-27B作为稠密模型，无需MoE路由即可部署，显著降低工程复杂度。
