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Qwen3.5系列397B-A17B原生视觉语言模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。在语言理解、逻辑推理、代码生成、智能体任务、图像理解、视频理解、图形用户界面（GUI）等多种任务中，均展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能。具备强大的代码生成与智能体能力，对于各类智能体场景具有良好的泛化性。
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Qwen3.5系列122B-A10B原生视觉语言模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。该模型的综合表现仅次于Qwen3.5-397B-A17B，文本能力显著优于Qwen3-235B-2507，视觉能力优于Qwen3-VL-235B。
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Qwen3.6系列35B-A3B原生视觉语言模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。模型效果相较3.5-35B-A3B显著提升了agentic coding能力、数学推理和代码推理能力、空间智能能力、物体定位与目标检测能力。
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Qwen3.6原生视觉语言系列Flash模型，模型效果相较3.5-Flash显著提升。本模型重点提升agentic coding能力（在多项代码智能体基准上大幅超越前代）、数学推理和代码推理能力；视觉方面在空间智能能力上显著增强，物体定位与目标检测提升尤为突出。
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Qwen3-VL系列第二大MoE模型的Thinking版本，响应速度快，具备更强多模态理解与推理、视觉智能体、长视频长文档等超长上下文支持能力；全面升级图像/视频理解、空间感知与万物识别能力，胜任复杂现实任务。
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Qwen3-VL系列第二大MoE模型的Instruct版本，响应速度快，支持长视频长文档等超长上下文；全面升级图像/视频理解、空间感知与万物识别能力；具备视觉2D/3D定位能力，胜任复杂现实任务。
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Qwen3-VL系列最大尺寸Dense模型的推理版本，多模态推理能力仅次于Qwen3-VL-235B-Thinking，STEM&数学类解题能力、通用图像和视频理解能力出众，多模态Agent能力达到SOTA，适合做复杂多模态推理任务。
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Qwen3-VL系列最大尺寸Dense模型的非推理版本，综合表现仅次于Qwen3-VL-235B-Instruct，文档识别和理解能力出色，空间感知与万物识别能力强，视觉2D检测/空间推理能力达到SOTA，适合通用场景下的复杂感知任务。
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Qwen3系列新一代代码生成模型，效果接近Qwen3-Coder-Plus兼具更优性能。模型重点优化仓库级别理解、支持多轮工具交互、提升对于agentic coding类工具的适配能力。
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千问系列角色扮演模型，本模型是动态更新版本，模型更新会提前通知，适合拟人化的角色扮演，同时优化了限定人设指令遵循、话题推进、倾听共情等能力，支持个性化角色的深度还原。
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基于Qwen3的代码生成模型，具有强大的Coding Agent能力，擅长工具调用和环境交互，能够实现自主编程、代码能力卓越的同时兼具通用能力。
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千问系列能力均衡的模型，推理效果和速度介于Qwen-Max和Qwen-Turbo之间，适合中等复杂任务。本模型是动态更新版本，模型更新不会提前通知。
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