Qwen 3.5 Lanzado: Modelo de Peso Abierto de 397B Parámetros, Costo Reducido en un 60%
Alibaba acaba de lanzar Qwen 3.5-397B-A17B. Este es el primer modelo de peso abierto de la serie Qwen 3.5.
Datos Clave
- Parámetros Totales: 397B
- Parámetros Activos: 17B por pasada (MoE disperso)
- Rendimiento: 8.6x-19x más alto que Qwen 3-Max
- Costo: 60% más bajo que Qwen 3
- Soporte de Idiomas: 201 (expandido desde 119)
Esto no es simplemente apilar parámetros. Es una redefinición de la eficiencia.
Innovación en la Arquitectura
Qwen 3.5 utiliza una arquitectura híbrida:
- Gated Delta Networks + MoE disperso
- Atención Lineal Híbrida: La mayoría de las capas utilizan atención lineal, cada 4 capas utilizan atención completa
- Multimodal Nativo: No se agrega posteriormente, sino que se entrena desde cero
Hay análisis técnicos en X:
"Qwen3.5-397B-A17B: Hybrid linear attention + sparse MoE with large-scale RL environment scaling." — @Alibaba_Qwen
El significado de esta arquitectura es: lograr un rendimiento cercano a un modelo de 400B con 17B de parámetros activos. El costo de inferencia se reduce significativamente.
Afirmaciones de Rendimiento
Alibaba afirma que Qwen 3.5 supera a:
- GPT-5.2
- Claude Opus 4.5
- Gemini 3 Pro
Los evaluadores independientes en X están comenzando a verificar:
"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
Pero lo más importante no son las pruebas de referencia, sino la capacidad de agente:
"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
Era del Agente
El posicionamiento de Qwen 3.5 es claro: diseñado para la era del agente.
- Puede analizar videos de 2 horas
- Puede ejecutar de forma independiente tareas entre aplicaciones
- Puede comprender la GUI e interactuar con ella
"Qwen 3.5 can independently take actions across apps." — @thebuildrweekly
Esto significa que no es un "chatbot", sino un "ejecutor de tareas".
Panorama Competitivo
Alguien en X resumió los lanzamientos de IA de esta semana:
"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
El ritmo de los fabricantes de modelos chinos es claro:
- DeepSeek V4
- Qwen 3.5
- GLM 5
- MiniMax 2.5
Hay un nuevo modelo cada semana, y cada uno afirma superar a GPT. Esto no es marketing, es una escalada en la guerra de costos.
Estructura de Costos
El precio del token de Qwen 3.5 es solo 1/18 del de 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
Cuando el rendimiento es similar y el costo es solo el 5%, ¿dónde está el foso de los modelos de código cerrado?
Conclusión
Qwen 3.5 no es el "GPT de China". Es un disruptor de la estructura de costos:
- 397B parámetros, pero solo activa 17B
- Peso abierto, se puede implementar localmente
- Capacidad de agente, no solo diálogo
- El costo es solo el 5% de sus competidores
Hay una predicción interesante en X:
"Qwen 3.5 Q4 版本只需要 225G，很有实用价值" — @janxin
225GB de memoria de video, se puede ejecutar en una sola máquina. Esto significa que los desarrolladores de pequeñas y medianas empresas pueden acceder por primera vez a un modelo cercano al nivel de GPT-5.
La verdadera pregunta no es si Qwen 3.5 puede superar a GPT-5.3, sino: cuando el costo de los modelos de primer nivel se reduce a casi cero, ¿cómo ganan dinero las empresas de IA?
