2026年千问Qwen旗舰预览版Qwen3.6-Max-Preview发布

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千问Qwen发布了下一代旗舰模型早期预览版,在权威评测中登顶**国产模型。

上周,开源的,仅用30亿就足以匹敌数百亿参数稠密模型。

全系新模型在Agent(智能体)编程、等核心维度,给出了务实的技术演进方向。

一起来看具体细节。

继Qwen3.6-Plus发布后,主打轻量高效的Qwen3.6-35B-A3B上周走向开源社区。

它是(混合专家)模型,总参数量达到350亿,实际运行中被激活的参数仅有30亿。研发工程师用精巧的架构设计,在能效比提升上迈出了一大步。

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仅靠30亿激活参数,Qwen3.6-35B-A3B在多项关键自然语言编程基准测试中,得分超越拥有270亿参数的前代稠密模型Qwen3.5-27B。

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与推理任务上,它大幅甩开前代模型Qwen3.5-35B-A3B,并具备与Gemma4-31B等主流稠密大模型正面对抗的实力。

对算力受限又需部署高阶编程能力的开发者来说,轻量级架构提供了极具性价比的方案。

Qwen3.6原生支持多模态。基于底层架构优势,Qwen3.6-35B-A3B展现出远超自身体量的视觉感知与多模态推理能力。

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在多数视觉语言基准测试中,它凭30亿激活参数,与知名大模型Claude Sonnet 4.5成绩持平,部分任务甚至实现反超。

其空间智能优势尤为突出,RefCOCO测试得分为92.0,ODInW13达到50.8。

精准的空间感知能力像给人工智能装上了明锐的眼睛,帮助机器分辨屏幕里的重叠窗格,或者识别厂房里纵横交错的管线,为实体场景落地打下基础。

对比此前发布的Qwen3.6-Plus,旗舰模型早期预览版Qwen3.6-Max-Preview的世界知识储备与复杂指令遵循能力显著提升,交出了十分亮眼的智能体编程成绩单。

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智能体编程层面,SkillsBench得分提升9.9,SciCode提升10.8,NL2Repo提升5.0,Terminal-Bench 2.0提升3.8。模型写代码和操控终端的熟练度更高。

世界知识广度与深度上,SuperGPQA提升2.3,QwenChineseBench提升5.3。

指令遵循层面,ToolcallFormatIFBench提升2.8,模型调用外部工具的格式化输出更加严谨规范。

权威第三方评测Artificial Analysis最新榜单显示,Qwen3.6-Max-Preview综合性能超越GLM5.1与MiniMax-M2.7,登顶**国产模型。

参考资料:

https://qwen.ai/blog?id=qwen3.6-max-preview

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