Qwen 3.5 Veröffentlicht: Open-Weight-Modell mit 397B Parametern, 60% Kostenreduktion
Alibaba hat gerade Qwen 3.5-397B-A17B veröffentlicht. Dies ist das erste Open-Weight-Modell der Qwen 3.5-Serie.
Kerndaten
- Gesamtparameter: 397B
- Aktive Parameter: 17B per Pass (Sparse MoE)
- Durchsatz: 8.6x-19x höher als Qwen 3-Max
- Kosten: 60% niedriger als Qwen 3
- Sprachunterstützung: 201 Sprachen (erweitert von 119)
Dies ist keine einfache Parameterstapelung. Dies ist eine Neudefinition von Effizienz.
Architektonische Innovation
Qwen 3.5 verwendet eine Hybridarchitektur:
- Gated Delta Networks + Sparse MoE
- Hybride lineare Aufmerksamkeit: Die meisten Schichten verwenden lineare Aufmerksamkeit, jede 4. Schicht verwendet volle Aufmerksamkeit
- Native Multimodalität: Nicht nachträglich hinzugefügt, sondern von Grund auf trainiert
Auf X gibt es eine technische Analyse:
"Qwen3.5-397B-A17B: Hybrid linear attention + sparse MoE with large-scale RL environment scaling." — @Alibaba_Qwen
Die Bedeutung dieser Architektur liegt darin: Mit 17B aktiven Parametern eine Leistung zu erzielen, die sich einem 400B-Modell annähert. Die Inferenzkosten sinken erheblich.
Leistungsbehauptungen
Alibaba behauptet, dass Qwen 3.5 Folgendes übertrifft:
- GPT-5.2
- Claude Opus 4.5
- Gemini 3 Pro
Unabhängige Tester auf X beginnen mit der Validierung:
"Qwen 3.5-397B dropped today... and the benchmarks are insane. Trading blows with Claude Opus 4.5 and GPT-5.2 across the board." — @antonpme
Aber das Wichtigste sind nicht die Benchmarks, sondern die Agentenfähigkeiten:
"The agentic capabilities are the real story here. Qwen 3.5 can interact with GUIs, not just understand them. That's the unlock for workflows that touch existing software." — @thebuildrweekly
Agenten-Ära
Die Positionierung von Qwen 3.5 ist klar: Entwickelt für die Agenten-Ära.
- Kann 2 Stunden Video analysieren
- Kann unabhängig anwendungsübergreifende Aufgaben ausführen
- Kann GUIs verstehen und mit ihnen interagieren
"Qwen 3.5 can independently take actions across apps." — @thebuildrweekly
Das bedeutet, dass es kein "Chatbot", sondern ein "Aufgabenausführer" ist.
Wettbewerbslandschaft
Jemand auf X hat die KI-Veröffentlichungen dieser Woche zusammengefasst:
"This might be the single biggest week in AI history: DeepSeek V4, Gemini 3.1 Pro, GPT-5.3, Qwen 3.5, Claude Sonnet 5." — @HeyAbhishek
Der Rhythmus der chinesischen Modellhersteller ist klar:
- DeepSeek V4
- Qwen 3.5
- GLM 5
- MiniMax 2.5
Jede Woche gibt es ein neues Modell, und jedes Mal wird behauptet, GPT zu schlagen. Das ist kein Marketing, das ist eine Eskalation des Kostenkriegs.
Kostenstruktur
Der Token-Preis von Qwen 3.5 beträgt nur 1/18 des Preises von Gemini 3 Pro.
"Qwen 3.5 with performance comparable to Gemini 3, and a token price of only 1/18 of the latter." — @dyz_ob
Wenn die Leistung ähnlich ist und die Kosten nur 5% betragen, wo liegt dann der Burggraben von Closed-Source-Modellen?
Fazit
Qwen 3.5 ist kein "chinesisches GPT". Es ist ein Disruptor der Kostenstruktur:
- 397B Parameter, aber nur 17B aktiviert
- Open Weight, lokal bereitstellbar
- Agentenfähigkeiten, nicht nur Dialog
- Kosten nur 5% der Konkurrenz
Auf X gibt es eine interessante Vorhersage:
"Qwen 3.5 Q4 版本只需要 225G，很有实用价值" — @janxin
225 GB Grafikspeicher, kann auf einem einzelnen Rechner laufen. Das bedeutet, dass kleine und mittlere Entwickler zum ersten Mal Zugang zu einem Modell erhalten, das sich GPT-5 nähert.
Die eigentliche Frage ist nicht, ob Qwen 3.5 GPT-5.3 schlagen kann, sondern: Wie verdienen KI-Unternehmen Geld, wenn die Kosten für Top-Modelle auf nahezu Null sinken?
