浙江
文 | 徐明
大模型技术的发展，如今正迎来一个关键的分水岭：从盲目追求性能和参数规模，到重视性能与算力成本的平衡，算力效率的提升正在惠及普通消费者。
3月2日晚间，阿里正式开源了千问3.5系列的四款小尺寸模型，包含了千问3.5-0.8B、2B、4B以及9B。这一动作在全球AI社区迅速掀起了巨大的热情，截至3月3日，在开源社区HuggingFace中，仅发布一天的9B参数的千问3.5模型热度排名迅速提升，SpaceX和特斯拉创始人马斯克在模型发布后第一时间发声，盛赞千问3.5“智能密度令人印象深刻”。
所谓智能密度，简单来说，就是模型用更少的参数，跑出更高的智商。如果用一个指标来衡量“智能密度”——即每十亿（B）参数所能释放的智能水平。
以智能密度为核心目标，前沿大模型的发展路径已从单纯追求极致性能突破，转向全场景适配落地，覆盖从专业企业级应用到消费级个人终端的多元场景。
用硬件成本来刻画行业过去一年的智能密度进步曲线，如今大概只需3万美元的硬件，就能跑出一年前需要20万美元GPU配置才有的推理能力。
那么如果更进一步，让大模型在个人终端上落地，究竟需要怎样的技术底座？千问3.5给出的答案是：将“以小胜大”做到极致。
算力性价比重构：以小胜大的技术进步
过去几年，大模型行业习惯了用庞大的参数规模迭代更高的智能水平，然而，企业和个人在实际部署时往往面临高昂的成本壁垒。
千问3.5系列模型打破了这一路径依赖，依托于模型架构的创新和训练突破，千问3.5首次在小尺寸的稠密模型中实现了强大的原生多模态能力。
模型不仅实现了视觉理解能力与通用智能水平的双重提升，更让小尺寸稠密模型具备了中型乃至大型模型的性能表现。在涵盖指令遵循（IFBench）、博士级别推理（GPQA）、数学推理（HMMT25）、具身推理（ERQA）以及复杂文档理解（OmniDocBench）等多个权威评测中，千问3.5-9B性能可媲美参数量规模大其10倍的gpt-oss-120b模型。
同时，在轻量级模型横向对比中，千问3.5-9B同时大幅领先于gpt-oss-20b、GPT-5-Nano以及Gemini2.5Flash-Lite等主流轻量级模型，让算力部署变得更有性价比。
突破端侧交互瓶颈：轻量级Agent的崛起
如果说9B模型是性价比极高的通用基座，那么更小尺寸的4B模型则完美平衡了性能与资源消耗，展现出极强的Agent能力，成为了轻量级Agent的理想多模态基座。
在真实的业务场景中，AI的价值不仅在于对话，更在于能否像人类一样使用工具。千问3.5-4B在这方面交出了亮眼的答卷：在视觉智能体（ScreenSpotpro）评测中，千问3.5-4B的性能与尺寸大它近8倍的千问3-VL-30B-A3B持平。这意味着，它可以做到像真人一样自主操作手机与电脑；在工具调用（TIRE-Bench）评测中，千问3.5-4B模型模型的表现大幅领先GPT-5-Nano-2025-08-07和Gemini2.5Flash-Lite。
而极致小尺寸的千问3.5-0.8B/2B模型，体积小，推理速度快，可直接部署在手机、平板、智能座舱、可穿戴设备等终端硬件上，为离线语音交互、本地文档解析、实时感知决策等端侧AI应用开辟新可能。
目前已有开发者在iPhone17Pro上成功跑起了千问3.5模型，在普通的笔记本电脑上跑千问3.5-9B同样绰绰有余。更有开发者实测发现，仅凭一台配备M4芯片的普通笔记本，就能在本地高速运行中等尺寸的千问3.5模型，性能与顶级模型相当。
有专家表示，随着千问3.5小模型的出炉，未来AI核心落地场景有望在端侧全面爆发。而随着高智能密度端侧小模型的开源落地，科幻作品中‘贾维斯’式的个人专属智能助理，即将走进每一台消费级电子终端。
开源力量：
千问用全尺寸开源助力端侧AI爆发
截至目前，千问3.5家族已开源了8款新模型，均实现了以更少的计算量提供更强大的智能，完成了让马斯克惊艳的“智能密度”提升。
除了此次发布的小模型，千问3.5系列在中大尺寸上同样表现强劲。除夕发布的新一代原生多模态基模千问3.5-397B-A17B，以不到4000亿的参数超越了上代万亿参数的千问3旗舰模型。而上月底开源的35B、122B、27B三款中等尺寸模型，性能媲美GPT-5，且在消费级显卡上就能跑通。开源首月，千问3.5即横扫全球开源模型排行榜，在前五名中独占四席。
据了解，阿里始终坚持全尺寸、全模态的全面开源策略，涵盖了大语言模型、视觉、语音、编程、数学等不同领域。累计开源400余款千问模型，全球下载量突破10亿次，衍生模型数量超20万，稳居全球第一开源模型的位置。
当大模型褪去尖端科技的光环，以更高的智能密度和更轻盈的姿态融入大众生活的多元场景时，端侧AI全面爆发的时代，将正式拉开序幕。
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