文 | 徐明

大模型技術的發展，如今正迎來一個關鍵的分水嶺：從盲目追求性能和參數規模，到重視性能與算力成本的平衡，算力效率的提升正在惠及普通消費者。

3月2日晚間，阿里正式開源了千問3.5系列的四款小尺寸模型，包含了千問3.5-0.8B、2B、4B以及9B。這一動作在全球AI社區迅速掀起了巨大的熱情，截至3月3日，在開源社區HuggingFace中，僅發布一天的9B參數的千問3.5模型熱度排名迅速提升，SpaceX和特斯拉創始人馬斯克在模型發布后第一時間發聲，盛贊千問3.5“智能密度令人印象深刻”。

所謂智能密度，簡單來說，就是模型用更少的參數，跑出更高的智商。如果用一個指標來衡量“智能密度”——即每十億（B）參數所能釋放的智能水平。

以智能密度為核心目標，前沿大模型的發展路徑已從單純追求極致性能突破，轉向全場景適配落地，覆蓋從專業企業級應用到消費級個人終端的多元場景。

用硬件成本來刻畫行業過去一年的智能密度進步曲線，如今大概只需3萬美元的硬件，就能跑出一年前需要20萬美元GPU配置才有的推理能力。

那么如果更進一步，讓大模型在個人終端上落地，究竟需要怎樣的技術底座？千問3.5給出的答案是：將“以小勝大”做到極致。

算力性價比重構：以小勝大的技術進步

過去幾年，大模型行業習慣了用龐大的參數規模迭代更高的智能水平，然而，企業和個人在實際部署時往往面臨高昂的成本壁壘。

千問3.5系列模型打破了這一路徑依賴，依托于模型架構的創新和訓練突破，千問3.5首次在小尺寸的稠密模型中實現了強大的原生多模態能力。

模型不僅實現了視覺理解能力與通用智能水平的雙重提升，更讓小尺寸稠密模型具備了中型乃至大型模型的性能表現。在涵蓋指令遵循（IFBench）、博士級別推理（GPQA）、數學推理（HMMT25）、具身推理（ERQA）以及復雜文檔理解（OmniDocBench）等多個權威評測中，千問3.5-9B性能可媲美參數量規模大其10倍的gpt-oss-120b模型。

同時，在輕量級模型橫向對比中，千問3.5-9B同時大幅領先于gpt-oss-20b、GPT-5-Nano以及Gemini2.5Flash-Lite等主流輕量級模型，讓算力部署變得更有性價比。

突破端側交互瓶頸：輕量級Agent的崛起

如果說9B模型是性價比極高的通用基座，那么更小尺寸的4B模型則完美平衡了性能與資源消耗，展現出極強的Agent能力，成為了輕量級Agent的理想多模態基座。

在真實的業務場景中，AI的價值不僅在于對話，更在于能否像人類一樣使用工具。千問3.5-4B在這方面交出了亮眼的答卷：在視覺智能體（ScreenSpotpro）評測中，千問3.5-4B的性能與尺寸大它近8倍的千問3-VL-30B-A3B持平。這意味著，它可以做到像真人一樣自主操作手機與電腦；在工具調用（TIRE-Bench）評測中，千問3.5-4B模型模型的表現大幅領先GPT-5-Nano-2025-08-07和Gemini2.5Flash-Lite。

而極致小尺寸的千問3.5-0.8B/2B模型，體積小，推理速度快，可直接部署在手機、平板、智能座艙、可穿戴設備等終端硬件上，為離線語音交互、本地文檔解析、實時感知決策等端側AI應用開辟新可能。

目前已有開發者在iPhone17Pro上成功跑起了千問3.5模型，在普通的筆記本電腦上跑千問3.5-9B同樣綽綽有余。更有開發者實測發現，僅憑一臺配備M4芯片的普通筆記本，就能在本地高速運行中等尺寸的千問3.5模型，性能與頂級模型相當。

有專家表示，隨著千問3.5小模型的出爐，未來AI核心落地場景有望在端側全面爆發。而隨著高智能密度端側小模型的開源落地，科幻作品中‘賈維斯’式的個人專屬智能助理，即將走進每一臺消費級電子終端。

開源力量：

千問用全尺寸開源助力端側AI爆發

截至目前，千問3.5家族已開源了8款新模型，均實現了以更少的計算量提供更強大的智能，完成了讓馬斯克驚艷的“智能密度”提升。

除了此次發布的小模型，千問3.5系列在中大尺寸上同樣表現強勁。除夕發布的新一代原生多模態基模千問3.5-397B-A17B，以不到4000億的參數超越了上代萬億參數的千問3旗艦模型。而上月底開源的35B、122B、27B三款中等尺寸模型，性能媲美GPT-5，且在消費級顯卡上就能跑通。開源首月，千問3.5即橫掃全球開源模型排行榜，在前五名中獨占四席。

據了解，阿里始終堅持全尺寸、全模態的全面開源策略，涵蓋了大語言模型、視覺、語音、編程、數學等不同領域。累計開源400余款千問模型，全球下載量突破10億次，衍生模型數量超20萬，穩居全球第一開源模型的位置。

當大模型褪去尖端科技的光環，以更高的智能密度和更輕盈的姿態融入大眾生活的多元場景時，端側AI全面爆發的時代，將正式拉開序幕。

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