Qwen3.5开源矩阵震撼发布！从0.8B到397B，不同规模模型性能、显存、速度深度对比与选型指南来了！
截至今天2026年3月3日，Qwen3.5已形成从0.8B到397B的完整开源矩阵，分为轻量稠密（0.8B/2B/4B/9B/27B）、中型MoE（35B-A3B/122B-A10B）、旗舰MoE（397B-A17B）三大梯队。不同尺度在性能、显存、速度、场景上差异显著，下面是完整对比与选型指南，仅供参考。
一、Qwen3.5全尺度核心参数总览（2026.3最新）
1.轻量稠密系列（Dense，个人/边缘/轻量服务）
| 名称 | 总参数 | 激活参数 | 架构 | 上下文 | 显存****FP16 | 4bit****量化显存 | 定位 |
| Qwen3.5-0.8B | 0.8B | 0.8B | Dense | 32K | 1.6GB | 0.4GB | 极致轻量、端侧/实时交互 |
| Qwen3.5-2B | 2B | 2B | Dense | 32K | 4GB | 1GB | 移动端/IoT、低延迟对话 |
| Qwen3.5-4B | 4B | 4B | Dense | 64K | 8GB | 2GB | 轻量Agent、多模态基座 |
| Qwen3.5-9B | 9B | 9B | Dense | 128K | 18GB | 4.5GB | 性价比通用、服务器轻量部署 |
| Qwen3.5-27B | 27B | 27B | Dense | 128K | 54GB | 13.5GB | 代码/指令/长文本、工程首选 |
2.中型MoE系列（MoE，企业/高性能服务）
| 名称 | 总参数 | 激活参数 | 架构 | 上下文 | 显存****FP16 | 4bit****量化显存 | 定位 |
| Qwen3.5-35B-A3B | 35B | 3B | MoE（256专家） | 256K | 6GB | 1.5GB | Agent/深度推理、24GB显存可跑 |
| Qwen3.5-122B-A10B | 122B | 10B | MoE（256专家） | 1M | 20GB | 5GB | 知识密集/多模态/视频、接近旗舰 |
3.旗舰MoE系列（MoE，企业级基座/全场景）
| 名称 | 总参数 | 激活参数 | 架构 | 上下文 | 显存****FP16 | 4bit****量化显存 | 定位 |
| Qwen3.5-397B-A17B | 397B | 17B | MoE（512专家） | 1M | 34GB | 8.5GB | 开源旗舰、全场景通用、对标闭源第一梯队 |
二、核心维度深度对比
1.性能差异（2026.2权威测评）
（1）综合能力（MMLU/CMMLU）
397B-A17B：≈91.5（开源第一，对标GPT-5.2）；
122B-A10B：≈90.8（接近旗舰）；
35B-A3B：≈89.7（超越Qwen3-235B）；
27B：≈88.5（稠密最强）；
9B：≈85.2（越级性能，媲美GPT-OSS-120B）；
4B/2B/0.8B：≈80-83（轻量够用）；
（2）代码能力（HumanEval/SWE-bench）
27B：HumanEval≈89.1，SWE-bench≈76.2（稠密代码第一）；
397B-A17B：HumanEval≈89.3，SWE-bench≈76.5（全系列最强）；
122B-A10B：HumanEval≈88.7，SWE-bench≈75.8；
35B-A3B：HumanEval≈87.9，SWE-bench≈74.9；
9B：HumanEval≈85.5，SWE-bench≈72.1；
（3）Agent/工具调用（BFC-Lv4/ICCoding）
35B-A3B：BFC-Lv4≈52.3%，ICCoding≈78.2（Agent最强）；
122B-A10B：BFC-Lv4≈50.7%，ICCoding≈77.5；
397B-A17B：BFC-Lv4≈49.8%，ICCoding≈76.8；
27B：BFC-Lv4≈48.5%，ICCoding≈75.3；
4B：BFC-Lv4≈42.1%（轻量Agent首选）；
（4）中文能力（CLUE/SuperCLUE）
397B-A17B：≈92.3（全系列最强）；
122B-A10B：≈91.7；
27B：≈90.5；
9B：≈88.2；
4B/2B/0.8B：≈85-87（轻量中文优秀）；
（5）多模态/长文本（MMMU/1M上下文）
397B-A17B：MMMU≈85.0，1M上下文无损（多模态/长文本最强）；
122B-A10B：MMMU≈83.5，1M上下文优秀；
35B-A3B：MMMU≈81.2，256K上下文优秀；
27B：MMMU≈79.8，128K上下文优秀；
9B及以下：MMMU≈75-78，32-64K上下文；
2.速度与效率（吞吐量/延迟）
（1）解码吞吐量（32K上下文，Qwen3-Max=1.0）
397B-A17B：8.6×（旗舰最快）；
122B-A10B：6.2×；
35B-A3B：4.8×；
27B：3.5×；
9B：2.8×；
4B/2B/0.8B：5-10×（轻量极速）；
（2）长上下文效率（256K上下文，Qwen3-Max=1.0）
397B-A17B：19.0×（长文本效率之王）；
122B-A10B：12.5×；
35B-A3B：8.3×；
27B：5.2×；
9B及以下：3-4×；
（3）推理成本
397B-A17B：比Qwen3-Max低60%（激活仅17B）；
122B-A10B：比397B低40%（激活仅10B）；
35B-A3B：比122B低50%（激活仅3B）；
27B：比35B低30%（稠密但参数适中）；
9B及以下：成本极低（个人/边缘首选）；
3.部署难度与硬件要求
（1）轻量系列（0.8B-9B）
0.8B/2B：CPU/手机/嵌入式设备可跑，4bit量化≈0.4-1GB显存；
4B：单卡RTX3090（24GB）/A10（24GB）可跑，4bit量化≈2GB显存；
9B：单卡RTX4090（24GB）/A10（24GB）可跑，4bit量化≈4.5GB显存；
部署工具：Ollama、llama.cpp（GGUF）、Transformers、vLLM；
（2）中型系列（27B/35B-A3B/122B-A10B）
27B：2×A10（24GB）或1×A100（80GB）可跑，4bit量化≈13.5GB显存；
35B-A3B：单卡RTX4090（24GB）/A10（24GB）可跑（激活仅3B），4bit量化≈1.5GB显存；
122B-A10B：1×A100（80GB）或2×A10（24GB）可跑，4bit量化≈5GB显存；
部署工具：vLLM、TGI、Transformers、阿里云PAI；
（3）旗舰系列（397B-A17B）
397B-A17B：1×A100（80GB）或2×A10（24GB）可跑（激活仅17B），4bit量化≈8.5GB显存；
部署工具：vLLM、TGI、阿里云PAI、华为云ModelArts；
三、不同尺度核心差异与选型建议
1.轻量稠密系列（0.8B-9B）：极致性价比，个人/边缘首选
核心差异
0.8B/2B：最小体积、最快速度，适合端侧/IoT/实时交互，性能满足基础对话；
4B：轻量Agent/多模态基座，平衡性能与资源，适合轻量智能体；
9B：紧凑尺寸、越级性能，综合能力媲美GPT-OSS-120B，服务器轻量部署性价比之王；
27B：稠密最强，代码/指令/长文本拔尖，工程实用度高；
选型建议
个人电脑/手机：选0.8B/2B/4B（4bit量化，CPU/GPU均可跑）；
轻量服务/Agent：选4B/9B（平衡性能与成本）；
代码/工程：选27B（稠密代码第一，部署简单）；
2.中型MoE系列（35B-A3B/122B-A10B）：高性能，企业级服务首选
核心差异
35B-A3B：Agent/深度推理最强，24GB显存可跑，性价比极高，超越Qwen3-235B；
122B-A10B：知识密集/多模态/视频优选，接近旗舰性能，激活仅10B，成本低；
共同点：MoE架构，激活参数小，速度快、成本低，长上下文能力强；
选型建议
Agent/深度推理：选35B-A3B（24GB显存可跑，Agent最强）；
知识密集/多模态/视频：选122B-A10B（接近旗舰，成本低40%）；
企业级高性能服务：选35B-A3B/122B-A10B（平衡性能、速度、成本）；
3.旗舰MoE系列（397B-A17B）：全场景通用，企业级基座首选
核心差异
397B-A17B：开源旗舰，全场景最强（综合/代码/中文/多模态/长文本），激活仅17B，速度8.6×Qwen3-Max，成本低60%；
唯一：支持1M上下文无损，201种语言，原生多模态，对标闭源第一梯队（GPT-5.2）；
选型建议
企业级基座/全场景通用：首选397B-A17B（全开源、Apache-2.0、生态完善）；
长文本/多模态/视频：首选397B-A17B（1M上下文、多模态最强）；
高并发/低成本：首选397B-A17B（速度快、成本低，适合大规模部署）。
四、总结：Qwen3.5尺度选择一句话口诀
个人/边缘/实时：0.8B/2B/4B，小而快，够用就好；
轻量服务/Agent：9B/35B-A3B，性价比之王，24GB显存可跑；
代码/工程/长文本：27B，稠密最强，部署简单；
知识密集/多模态/视频：122B-A10B，接近旗舰，成本更低；
企业级基座/全场景：397B-A17B，开源旗舰，全能王者。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到ZEEKLOG的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
