DataLearner 标志DataLearnerAI
最新AI资讯
大模型评测
大模型列表
大模型对比
资源中心
AI工具导航

加载中...

DataLearner 标志DataLearner AI

专注大模型评测、数据资源与实践教学的知识平台,持续更新可落地的 AI 能力图谱。

产品

  • 评测榜单
  • 模型对比
  • 数据资源

资源

  • 部署教程
  • 原创内容
  • 工具导航

关于

  • 关于我们
  • 隐私政策
  • 数据收集方法
  • 联系我们

© 2026 DataLearner AI. DataLearner 持续整合行业数据与案例,为科研、企业与开发者提供可靠的大模型情报与实践指南。

隐私政策服务条款
页面导航
目录
大模型列表Qwen3.5-397B-A17B
QW

Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.5-397B-A17B

发布时间: 2026-02-16更新于: 2026-02-16 19:02:35.478103
在线体验GitHubHugging FaceCompare
模型参数
397.0亿
上下文长度
256K
中文支持
支持
推理能力

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

Qwen3.5-397B-A17B

模型基本信息

推理过程
支持
上下文长度
256K tokens
最大输出长度
暂无数据
模型类型
多模态大模型
发布时间
2026-02-16
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
是
总参数 / 激活参数
397.0 亿 / 17 亿
知识截止
暂无数据
推理模式
常规模式(Non-Thinking Mode)思考模式(Thinking Mode)深度思考(Deeper Thinking Mode)
Qwen3.5-397B-A17B

开源和体验地址

代码开源状态
Apache 2.0
预训练权重开源
Apache 2.0- 免费商用授权
GitHub 源码
https://github.com/QwenLM/Qwen3.5
Hugging Face
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-397B-A17B
在线体验
https://chat.qwen.ai
Qwen3.5-397B-A17B

官方介绍与博客

官方论文
Qwen3.5: Towards Native Multimodal Agents
DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
Qwen3.5-397B-A17B

API接口信息

接口速度
3/5
💡默认单位:$/100万 tokens。若计费单位不同,则以供应商公开的原始标注为准。
标准计费Standard
模态输入输出
文本0.63.6
Qwen3.5-397B-A17B

评测得分

工具使用

综合评估

共 5 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
C-Eval思考
93
2 / 3
GPQA Diamond思考
88.40
10 / 150
MMLU Pro思考
87.80
7 / 112
HLE思考 + 使用工具
48.30
9 / 99
HLE思考
28.70
35 / 99

编程与软件工程

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
LiveCodeBench思考 + 使用工具
83.60
10 / 103
SWE-bench Verified思考
76.40
13 / 85

Agent能力评测

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
τ²-Bench思考 + 使用工具
86.70
5 / 35

指令跟随

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
IF Bench思考 + 使用工具
76.50
1 / 23

AI Agent - 信息收集

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
BrowseComp思考 + 使用工具
69
9 / 25

AI Agent - 工具使用

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Terminal Bench 2.0思考 + 使用工具
52.50
7 / 18

数学推理

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
AIME 2026思考
91.30
6 / 7
IMO-AnswerBench思考
80.90
6 / 6

长上下文能力

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
AA-LCR思考
68.70
3 / 6
查看评测深度分析与其他模型对比
Qwen3.5-397B-A17B

发布机构

阿里巴巴
阿里巴巴
查看发布机构详情
Qwen3.5-397B-A17B

模型解读

Qwen3.5-397B-A17B模型由阿里巴巴云的Qwen团队开发,于2026年2月16日发布,作为Qwen3.5系列的首个开源权重模型。该模型作为原生视觉-语言基础模型,针对多模态代理应用的进步。

在架构和技术规格方面,它采用混合设计,将通过Gated Delta Networks的线性注意力与稀疏专家混合(MoE)结构集成,导致总参数量为3970亿,每次前向传递激活参数为170亿。上下文窗口扩展至256,000个token,便于处理推理和多模态任务中的扩展序列。预训练涉及大规模视觉-文本token,数据在中文和英文、多语言内容、STEM领域和推理元素方面丰富,并经过严格过滤。

关于核心能力和模态,该模型原生支持文本、图像和视频输入,同时生成文本输出。它在多模态推理方面表现出色,包括视觉理解、空间智能、视频分析、语言理解、代码生成以及代理工作流与工具集成,如网络搜索和代码解释器。

在性能指标上,该模型在MMLU-Pro上获得87.8分,MMLU-Redux上94.9分,SuperGPQA上70.4分,MMMU上85.0分,MMMU-Pro上79.0分,MathVision上88.6分,RealWorldQA上83.9分,VideoMME上87.5分,以及MVBench上77.6分。在比较中,它在知识、推理和编码基准上优于GLM-4.5-355B-A32B和DeepSeek-V3.2-671B-A37B等模型,同时相对于Qwen3-Max在32k和256k上下文中提供8.6x至19.0x更高的解码吞吐量,相对于Qwen3-235B-A22B提供3.5x至7.2x。

对于应用场景,它适用于自治代理系统、视觉推理、编码协助和GUI自动化。已知限制包括在超长视频处理或训练数据未覆盖的高度专业化领域中的潜在约束。

访问通过Apache 2.0许可下的开源权重分发提供,权重可在Hugging Face和GitHub等平台上获得。开发者可以通过阿里巴巴云的Bailian平台以OpenAI格式兼容的API集成它。

DataLearner 官方微信

欢迎关注 DataLearner 官方微信,获得最新 AI 技术推送

DataLearner 官方微信二维码