Qwen 3.5 Lançado: Modelo de Peso Aberto de 397B Parâmetros, Custo Reduzido em 60%
A Alibaba acaba de lançar o Qwen 3.5-397B-A17B. Este é o primeiro modelo de peso aberto da série Qwen 3.5.
Dados Principais
- Parâmetros Totais: 397B
- Parâmetros Ativos: 17B per pass (MoE esparso)
- Throughput (Vazão): 8.6x-19x maior que o Qwen 3-Max
- Custo: 60% menor que o Qwen 3
- Suporte a Idiomas: 201 (expandido de 119)
Isto não é simplesmente empilhar parâmetros. É uma redefinição de eficiência.
Inovação na Arquitetura
Qwen 3.5 usa uma arquitetura híbrida:
- Gated Delta Networks + MoE esparso
- Atenção Linear Híbrida: A maioria das camadas usa atenção linear, atenção total a cada 4 camadas
- Multimodal Nativo: Não é adicionado posteriormente, mas treinado desde o início
Há análises técnicas no X:
"Qwen3.5-397B-A17B: Hybrid linear attention + sparse MoE with large-scale RL environment scaling." — @Alibaba_Qwen
O significado desta arquitetura é: alcançar o desempenho de um modelo de quase 400B com 17B de parâmetros ativos. O custo de inferência é drasticamente reduzido.
Alegações de Desempenho
A Alibaba afirma que o Qwen 3.5 derrotou:
- GPT-5.2
- Claude Opus 4.5
- Gemini 3 Pro
Testadores independentes no X começaram 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
Mas o mais importante não são os benchmarks, mas a capacidade 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 do Agente
A posição do Qwen 3.5 é clara: projetado para a era do agente.
- Pode analisar 2 horas de vídeo
- Pode executar tarefas entre aplicativos de forma independente
- Pode entender e interagir com GUIs
"Qwen 3.5 can independently take actions across apps." — @thebuildrweekly
Isso significa que não é um "chatbot", mas um "executor de tarefas".
Cenário Competitivo
Alguém no X resumiu os lançamentos de IA desta 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
O ritmo dos fabricantes de modelos chineses é claro:
- DeepSeek V4
- Qwen 3.5
- GLM 5
- MiniMax 2.5
Há um novo modelo a cada semana, e cada um afirma derrotar o GPT. Isso não é marketing, é uma escalada na guerra de custos.
Estrutura de Custos
O preço do token do Qwen 3.5 é apenas 1/18 do 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
Quando o desempenho é próximo e o custo é de apenas 5%, onde está o fosso dos modelos de código fechado?
Conclusão
Qwen 3.5 não é um "GPT chinês". É um disruptor da estrutura de custos:
- 397B parâmetros, mas apenas 17B são ativados
- Peso aberto, pode ser implantado localmente
- Capacidade de agente, não apenas diálogo
- Custo é apenas 5% do concorrente
Há uma previsão interessante no X:
"Qwen 3.5 Q4 版本只需要 225G，很有实用价值" — @janxin
225GB de VRAM, pode ser executado em uma única máquina. Isso significa que pequenos e médios desenvolvedores podem acessar um modelo próximo ao GPT-5 pela primeira vez.
A verdadeira questão não é se o Qwen 3.5 pode derrotar o GPT-5.3, mas: quando o custo dos modelos de ponta cai para perto de zero, como as empresas de IA ganham dinheiro?
