Qwen3.5-9B

[!Note]
本仓库包含后训练模型的模型权重和配置文件，格式为 Hugging Face Transformers 格式。

这些工件兼容 Hugging Face Transformers、vLLM、SGLang、KTransformers 等框架。

近几个月来，我们持续加大力度开发具有卓越实用性和性能的基础模型。Qwen3.5 代表了重大飞跃，整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可及性方面的突破，为开发者和企业带来前所未有的能力和效率。

Qwen3.5 亮点

Qwen3.5 具有以下增强特性：

• 统一视觉语言基础：对多模态 token 进行早期融合训练，在推理、编程、智能体和视觉理解基准测试中达到与 Qwen3 跨代持平的水平，并超越 Qwen3-VL 模型。

• 高效混合架构：Gated Delta Networks 结合稀疏 Mixture-of-Experts，以极低的延迟和成本开销实现高吞吐量推理。

• 可扩展的 RL 泛化能力：强化学习在百万智能体环境中进行扩展，任务分布逐步复杂化，实现强大的现实世界适应性。

• 全球语言覆盖：扩展支持 201 种语言和方言，实现包容性的全球部署，具备细致入微的文化和区域理解能力。

• 下一代训练基础设施：与纯文本训练相比，多模态训练效率接近 100%，异步 RL 框架支持大规模智能体框架和环境编排。

更多详情，请参阅我们的博客文章 Qwen3.5。

模型概述

• 类型：带视觉编码器的因果语言模型
• 训练阶段：预训练 & 后训练
• 语言模型
  • 参数量：9B
  • 隐藏层维度：4096
  • Token Embedding：248320（填充后）
  • 层数：32
  • 隐藏层布局：8 × (3 × (Gated DeltaNet → FFN) → 1 × (Gated Attention → FFN))
  • Gated DeltaNet：
    • 线性注意力头数：V 为 32，QK 为 16
    • 注意力头维度：128
  • Gated Attention：
    • 注意力头数：Q 为 16，KV 为 4
    • 注意力头维度：256
    • 旋转位置编码维度：64
  • 前馈网络：
    • 中间维度：12288
  • LM 输出：248320（填充后）
  • MTP：采用多步训练
• 上下文长度：原生 262,144，可扩展至 1,010,000 个 token。

基准测试结果

语言

GPT-OSS-120BGPT-OSS-20BQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingQwen3-30BA3B-Thinking-2507Qwen3.5-9BQwen3.5-4B

知识与 STEM

MMLU-Pro
80.8
74.8
82.7
80.9