

> **导语**
> 2026年除夕，阿里巴巴发布全新开源大模型Qwen3.5-Plus，凭借3970亿参数与MoE架构革新，其性能不仅全面超越Gemini 3 Pro，更将API成本压低至竞品的十八分之一，标志着国产大模型在性能与成本双维度的重大突破。

## 底层架构革新与性能跃迁

2026年2月16日，阿里巴巴用一款里程碑式的开源模型——千问Qwen3.5-Plus，为全球AI社区送上了一份“除夕大礼”。这款模型代表了阿里在底层架构上的最新探索成果，总参数量达到3970亿，但得益于先进的混合专家（MoE）架构，其激活参数仅为170亿。

这种“大参数、小激活”的设计思路，使得Qwen3.5-Plus能够以极高的效率运行。数据显示，其部署显存占用大幅降低了60%，而在256K超长上下文的复杂推理场景中，吞吐量更是惊人地提升了19倍。这种以小胜大的技术路径，使其表现甚至优于万亿参数级别的Qwen3-Max。

![Generated Image February 18, 2026 - 11_07AM (2).png](https://static.downly.cn/images/84a6524e230dfaad1c414ea55f4a9ae9.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 极致性价比与原生多模态

在商业化落地的关键指标上，Qwen3.5-Plus展现了极具破坏力的竞争力。其API定价仅为每百万Token 0.8元，这一价格仅为竞争对手Gemini 3 Pro的1/18。

此外，该模型告别了纯文本预训练的旧时代，实现了原生多模态的代际跨越。通过基于视觉和文本混合Token的预训练机制，它在不到40%参数量的情况下，获取了顶尖的多模态理解能力。在MMLU-Pro评测中，其87.8分的成绩超越了GPT-5.2；在GPQA测试中，更是以88.4分力压Claude 4.5。目前，该模型已全线接入千问多端平台，开发者可即刻部署体验。


阿里开源千问Qwen3.5-Plus 架构革新重塑大模型性价比



> 阿里巴巴选择在除夕夜这一特殊节点发布 Qwen3.5，这不仅是一次技术实力的肌肉秀，更是针对此前版本稳定性争议的一次全面回应，意在通过架构革新重塑开源大模型的竞争格局。

## 架构重构以回应市场痛点
据知情人士透露，即将在除夕夜开源的 Qwen3.5 并非简单的参数升级，而是对其底层架构进行了全面创新。此次更新的核心目标非常明确：提升 AI 的应用灵活性，并彻底解决此前版本中被用户诟病的“回答不一致性”问题。

尽管通义千问系列在开源界口碑颇佳，但面对日益复杂的企业级应用场景，其稳定性的短板逐渐显现。阿里此次选择在节日流量高峰期发布，显然对新模型的表现充满信心。Qwen3.5 若能成功改善输出质量，将进一步巩固阿里在开源模型领域的领头羊地位，为开发者提供更具确定性的技术底座。

![Generated Image February 16, 2026 - 1_11PM (1).png](https://static.downly.cn/images/147d487ffbefff78c6a0e7bb763e7b8b.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

阿里除夕夜突袭 开源Qwen3.5剑指架构全面革新



> **导语**
> 在休斯顿美国气象学会上，英伟达发布的 Earth-2 模型套件以 Transformer 架构取代传统物理模拟，不仅在 70 项变量上超越谷歌 DeepMind，更将原本需耗时数小时的数据同化过程压缩至分钟级，开启气象预测的“实时时代”。

## 架构革新 性能超越谷歌 GenCast

面对极端气候频发的挑战，英伟达推出的 Earth-2 Medium Range（中程预报模型）展示了 AI 介入气象领域的统治力。官方实测数据显示，该模型在涵盖风速、气压、湿度等 **70多个气象变量** 的预测精度上，全面优于谷歌 DeepMind 于 2024 年末发布的 GenCast 模型。

这一突破的核心在于底层逻辑的重构。英伟达并未沿用依赖复杂手工物理模拟的传统路径，而是采用了基于 **Atlas** 的全新架构。英伟达气候模拟总监迈克·普里查德指出，这代表气象科学正在经历一场“回归简洁”的范式转移。通过摒弃碎片化的小众 AI 架构，转向具有高度可扩展性的 **Transformer** 架构，Earth-2 能够更高效地处理海量大气数据。

![Google_AI_Studio_2026-01-27T03_19_27.457Z.png](https://static.downly.cn/images/07d226e11927e01bc4a53c000d3c43dd.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 全生态布局 三大支柱构建防御网

Earth-2 并非单一模型，而是一个针对不同时间跨度与应用场景的完整生态系统。

首先是 **临近预报模型（Nowcasting）**，专注于未来 0 至 6 小时的极短期预测。该系统直接利用全球地球静止卫星数据进行训练，突破了传统物理模型受限于特定区域的短板，能够敏锐捕捉风暴路径及突发危险天气。

其次是 **全球数据同化模型**，这是整个套件的效率核心。传统模式下，整合气象站与气象气球数据的“初始快照”生成过程需要超级计算机满负荷运转数小时。而 Earth-2 利用 **GPU 加速**，将这一过程压缩至 **几分钟** 内完成，极大释放了计算资源。

最后是 **高分辨率与变量建模**，集成了用于生成快速高分辨率预测的 **CorrDiff** 工具，以及专门针对温度、风速等单变量进行精细化建模的 **FourCastNet3**。

![Google_AI_Studio_2026-01-27T03_19_30.292Z.png](https://static.downly.cn/images/44ed3b44e52e09d775be0ae6cbb59da5.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 气象主权下放 让超算不再昂贵

长期以来，高精度的天气预报是富裕国家和科技巨头的“特权”，其背后是昂贵的超级计算机租赁成本。普里查德强调，“天气是国家安全问题，主权与天气密不可分。” Earth-2 的高能效特性显著降低了这一门槛，使发展中国家和中小型机构有能力建立自主的精准预报系统。

目前，该技术已快速进入实战部署。以色列和台湾地区的气象部门已率先采用 **CorrDiff** 技术，而 The Weather Company 与道达尔能源（Total Energies）正在评估 **Nowcasting** 在能源调度与灾害预警中的实际价值。

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