通义 Qwen3.5-397B-A17B 3.5-397B-A17B
Qwen3.5-397B系列 · 阿里巴巴通义千问 · 2026-02发布
模型介绍
阿里发布的全球首个原生多模态 MoE 开源模型,397B 总参 / 激活 17B,性能比肩万亿参数 Qwen3-Max,推理吞吐最高提升 19 倍,支持 201 种语言。
模型基础信息
免费额度与收费政策
免费规则详情
chat.qwen.ai 免费体验;权重 Apache-2.0 开源;百炼 API 按量计费。
收费标准简介
开源权重免费;百炼 API 按量计费(以价格页为准)。
模型能力介绍
✅ 核心优势
- 原生多模态 MoE
- 17B 激活,推理高效
- 262K→1M 超长上下文
- 201 种语言支持
⚠️ 短板与局限
- 总参 397B 部署门槛高
- 视觉编码需配套
- 多模态能力需 VLM 组件配合
🎯 适用场景
- 多模态理解
- GUI 智能体
- 超长上下文处理
- 企业私有化部署
模型使用教程
本章节整理 通义 Qwen3.5-397B-A17B 的在线体验、API调用、本地部署全套入门教程,快速上手使用该模型。
- 体验网址:在 [Qwen Chat](https://chat.qwen.ai) 选择 Qwen3.5 系列体验;开源权重可本地部署。
- 能力简介:阿里除夕发布的全球首个原生多模态 MoE 大模型,397B 总参 / 激活 17B,性能比肩万亿参数的 Qwen3-Max,推理吞吐提升最高 19 倍。
- 适用场景:多模态理解、GUI 智能体、超长上下文(1M)、企业级私有化。
- 使用建议:支持 201 种语言;原生 262K 上下文可扩展至 1,010,000 tokens。
- 开发接入:Hugging Face / ModelScope 下载权重,或通过阿里云百炼调用。
- 访问 [Hugging Face](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-397B-A17B) 或 [ModelScope](https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.5-397B-A17B) 下载。
- 权重体积大,使用 git-lfs:
git lfs install
git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-397B-A17B
- 推理建议使用最新 vLLM / SGLang / TokenSpeed。
vLLM 启动
vllm serve Qwen/Qwen3.5-397B-A17B --served-model-name qwen3.5-397b
curl 调用
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"qwen3.5-397b","messages":[{"role":"user","content":"分析这张图的布局结构"}],"temperature":0.7}'
Python 调用
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="EMPTY")
resp = client.chat.completions.create(
model="qwen3.5-397b",
messages=[{"role": "user", "content": "用中文介绍你自己"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
> 提示:支持多模态输入(文本/图像/视频),图像视频可直接传入。
- 部署方式:开源权重(Apache-2.0),支持 vLLM / SGLang / TokenSpeed。
- 硬件要求:397B 总参 / 17B 激活,企业级部署需多卡 H100/A100;FP8/BF16 混合精度可显著降低显存。
- 部署建议:采用视觉与语言解耦并行策略,参考官方 SGLang 配置;消费级可借助量化或云端 Serverless GPU。
💡 使用小技巧
原生 262K 上下文可扩展至 1,010,000 tokens;用最新 vLLM / SGLang / TokenSpeed 推理。
❓ 常见问题 FAQ
Q1:有免费使用渠道吗?
A1:chat.qwen.ai 可免费体验。
Q2:支持视频输入吗?
A2:支持,文本/图像/视频均可输入。
访问备注与注意事项
- 2026-02-16(除夕)发布,全球最强开源模型之�
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