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目录
Model catalogQwen3.5-Omni-Plus
QW

Qwen3.5-Omni-Plus

Qwen3.5-Omni-Plus

Release date: 2026-03-3040
Live demoGitHubHugging FaceCompare
Parameters
Not disclosed
Context length
256K
Chinese support
Supported
Reasoning ability

Data sourced primarily from official releases (GitHub, Hugging Face, papers), then benchmark leaderboards, then third-party evaluators. Learn about our data methodology

Qwen3.5-Omni-Plus

Model basics

Reasoning traces
Not supported
Thinking modes
Thinking modes not supported
Context length
256K tokens
Max output length
8192 tokens
Model type
多模态大模型
Release date
2026-03-30
Model file size
No data
MoE architecture
No
Total params / Active params
0.0B / N/A
Knowledge cutoff
No data
Qwen3.5-Omni-Plus

Open source & experience

Code license
Qwen License
Weights license
Qwen License- 免费商用授权
GitHub repo
GitHub link unavailable
Hugging Face
https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3.5-Omni-Offline-Demo
Live demo
https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3.5-Omni-Online-Demo
Qwen3.5-Omni-Plus

Official resources

Paper
Qwen3.5-Omni: Scaling Up, Toward Native Omni-Modal AGI
DataLearnerAI blog
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Qwen3.5-Omni-Plus

API details

API speed
3/5
💡Default unit: $/1M tokens. If vendors use other units, follow their published pricing.
Standard pricingStandard
ModalityInputOutput
Text0.89.6
Image0.8--
Audio4.9661.322
Video0.8--
Qwen3.5-Omni-Plus

Benchmark Results

No benchmark data to show.
Qwen3.5-Omni-Plus

Publisher

阿里巴巴
阿里巴巴
View publisher details
Qwen3.5-Omni-Plus

Model Overview

Qwen3.5-Omni是阿里巴巴通义实验室于2026年3月30日正式发布的新一代全模态大模型[citation:1][citation:2][citation:4]。该模型属于Qwen Omni系列,定位为原生全模态(Omni-Modal)模型,旨在实现对文本、图像、音频和视频的统一理解与生成[citation:2][citation:6]。

在架构设计上,Qwen3.5-Omni延续并升级了经典的Thinker-Talker分工架构[citation:4]。其中,Thinker(理解中枢)负责接收多模态输入并输出文本,升级为Hybrid-Attention MoE(混合注意力混合专家架构),结合TMRoPE技术进行位置编码,能够高效处理长序列输入[citation:4][citation:7]。Talker(表达中枢)负责基于Thinker的输出生成上下文化语音,采用RVQ编码替代传统的DiT运算,并引入ARIA(自适应速率交错对齐)技术,以提升语音合成的自然度和稳定性[citation:4][citation:7]。模型在海量文本、视觉以及超过1亿小时的音视频数据上进行了原生多模态预训练[citation:8]。

Qwen3.5-Omni-Plus支持256K的长上下文窗口,可处理超过10小时的音频输入或超过400秒的720P(1 FPS)音视频输入[citation:2][citation:4][citation:8]。在能力方面,模型支持文本、图像、音频、视频的全模态输入,并可输出文本和音频[citation:1][citation:2]。具体能力包括:音视频理解与细粒度描述(可生成带时间戳的剧本级描述、自动切片)、Audio-Visual Vibe Coding(根据音视频指令直接生成代码)、实时语音交互(支持语义打断、语音控制音色/语速/情绪)、音色克隆、多语言语音识别与合成等[citation:4][citation:7][citation:10]。

根据千问团队公布的技术报告,Qwen3.5-Omni-Plus在215项音频/音视频理解、推理和交互任务中取得了SOTA(业界最佳)成绩[citation:1][citation:4][citation:8]。在通用音频理解、识别、翻译、对话等任务上,该模型超越了Google的Gemini-3.1 Pro;音视频理解能力总体达到Gemini-3.1 Pro同等水平;视觉与文本能力则与同尺寸的Qwen3.5模型持平[citation:4][citation:9]。具体测试中,在DailyOmni、QualcommInteractive、Omni Cloze等视听交互测试中得分大幅领先Gemini-3.1 Pro;在WenetSpeech嘈杂环境语音识别测试中错误率远低于对比模型[citation:1][citation:10]。

应用场景方面,Qwen3.5-Omni可广泛用于短视频/直播平台内容理解与审核、游戏开发、自媒体创作、会议与访谈纪要生成、多语言实时翻译等场景[citation:1][citation:3][citation:6]。模型支持113种语言及方言的语音识别和36种语言及方言的语音生成[citation:1][citation:4]。目前,开发者可通过阿里云百炼平台以API形式调用该模型,普通用户可访问Qwen Chat、Hugging Face Spaces或魔搭社区进行免费体验[citation:1][citation:2][citation:4]。

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