Qwen3.5-27B

[!Note] 本仓库包含采用 Hugging Face Transformers 格式的后训练模型的权重及配置文件。

这些模型文件与 Hugging Face Transformers、vLLM、SGLang、KTransformers 等工具兼容。

近几个月来，我们持续加大投入，致力于开发兼具卓越实用性与性能的基础模型。Qwen3.5 的推出标志着重大突破，它融合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球化可访问性等领域的创新成果，旨在为开发者和企业提供前所未有的能力与效率。

Qwen3.5 亮点

Qwen3.5 主要包含以下增强特性：

• 统一视觉-语言基础：通过多模态 tokens 的早期融合训练，实现了与 Qwen3 相当的跨代性能，并在推理、代码生成、智能体及视觉理解等基准测试中全面超越 Qwen3-VL 模型。

• 高效混合架构：门控 Delta 网络结合稀疏混合专家（Mixture-of-Experts）机制，在实现高吞吐量推理的同时，将延迟和成本开销降至最低。

• 可扩展强化学习泛化：在百万智能体环境中大规模应用强化学习，并采用逐步复杂的任务分布，以确保模型在真实世界场景中的稳健适应性。

• 全球语言覆盖：扩展支持 201 种语言及方言，能够实现包容性的全球部署，并具备细致的文化与区域理解能力。

• 新一代训练基础设施：多模态训练效率接近文本训练的 100%，异步强化学习框架支持大规模智能体架构与环境编排。

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：预训练与后训练
• 语言模型
  • 参数数量：270亿
  • 隐藏维度：5120
  • 词嵌入：248320（含填充）
  • 层数：64
  • 隐藏层结构：16 × (3 × (门控DeltaNet → 前馈网络) → 1 × (门控注意力 → 前馈网络))
  • 门控DeltaNet：
    • 线性注意力头数量：V为48，QK为16
    • 头维度：128
  • 门控注意力：
    • 注意力头数量：Q为24，KV为4
    • 头维度：256
    • 旋转位置嵌入维度：64
  • 前馈网络：
    • 中间维度：17408
  • 语言模型输出：248320（含填充）
  • MTP：采用多步训练
• 上下文长度：原生支持262,144 tokens，可扩展至1,010,000 tokens。

基准测试结果

语言能力

视觉语言

快速开始

[!Important] Qwen3.5 模型默认运行在思考模式，会在生成最终响应前生成以 </think>\n...</think>\n\n 标识的思考内容。 若需禁用思考内容并获取直接响应，请参考此处的示例。

为方便集成，我们建议通过 API 使用 Qwen3.5。以下是通过兼容 OpenAI 的 API 使用 Qwen3.5 的指南。

部署 Qwen3.5

Qwen3.5 可通过主流推理框架以 API 形式部署。 下面展示启动 Qwen3.5 模型兼容 OpenAI API 服务器的示例命令。

[!Important] 不同框架的推理效率和吞吐量差异显著。 建议使用最新版本的框架以确保最佳性能和兼容性。 对于生产工作负载或高吞吐量场景，强烈推荐使用 SGLang、KTransformers 或 vLLM 等专用服务引擎。

[!Important] 模型默认上下文长度为 262,144 tokens。 若遇到内存不足（OOM）错误，可考虑减小上下文窗口。 但由于 Qwen3.5 利用扩展上下文处理复杂任务，建议保持至少 128K tokens 的上下文长度以保留思考能力。

SGLang

SGLang 是一个用于大型语言模型和视觉语言模型的快速服务框架。 Qwen3.5 需要使用该开源仓库主分支的 SGLang，可在全新环境中通过以下命令安装：

uv pip install 'git+https://github.com/sgl-project/sglang.git#subdirectory=python&egg=sglang[all]'

有关更多详细信息，请参见其文档。

以下操作将在 http://localhost:8000/v1 创建 API 端点：

• 标准版本：可使用以下命令在 8 块 GPU 上通过张量并行创建最大上下文长度为 262,144 tokens 的 API 端点。

  python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3.5-27B --port 8000 --tp-size 8 --mem-fraction-static 0.8 --context-length 262144 --reasoning-parser qwen3

• 工具调用：要支持工具调用，可使用以下命令。

  python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3.5-27B --port 8000 --tp-size 8 --mem-fraction-static 0.8 --context-length 262144 --reasoning-parser qwen3 --tool-call-parser qwen3_coder

• 多令牌预测（MTP）：建议使用以下命令进行 MTP：

  python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3.5-27B --port 8000 --tp-size 8 --mem-fraction-static 0.8 --context-length 262144 --reasoning-parser qwen3 --speculative-algo NEXTN --speculative-num-steps 3 --speculative-eagle-topk 1 --speculative-num-draft-tokens 4

vLLM

vLLM 是一个用于大语言模型（LLMs）的高吞吐量且内存高效的推理和服务引擎。 Qwen3.5 需要使用开源仓库主分支的 vLLM，可在全新环境中通过以下命令安装：

uv pip install vllm --torch-backend=auto --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly

有关更多详细信息，请参见其文档。

有关 Qwen3.5 的详细使用指南，请参见 vLLM Qwen3.5 食谱。

以下操作将在 http://localhost:8000/v1 创建 API 端点：

• 标准版：以下命令可用于创建最大上下文长度为 262,144 个 token 的 API 端点，使用 8 块 GPU 进行张量并行。

  vllm serve Qwen/Qwen3.5-27B --port 8000 --tensor-parallel-size 8 --max-model-len 262144 --reasoning-parser qwen3 

• 工具调用：要支持工具使用，可使用以下命令。

  vllm serve Qwen/Qwen3.5-27B --port 8000 --tensor-parallel-size 8 --max-model-len 262144 --reasoning-parser qwen3 --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser qwen3_coder 

• 多token预测（MTP）：推荐使用以下命令进行 MTP：

  vllm serve Qwen/Qwen3.5-27B --port 8000 --tensor-parallel-size 8 --max-model-len 262144 --reasoning-parser qwen3 --speculative-config '{"method":"qwen3_next_mtp","num_speculative_tokens":2}'

• 纯文本模式：以下命令会跳过视觉编码器和多模态分析，以释放内存用于额外的 KV 缓存：

  vllm serve Qwen/Qwen3.5-27B --port 8000 --tensor-parallel-size 8 --max-model-len 262144 --reasoning-parser qwen3 --language-model-only

KTransformers

KTransformers 是一个灵活的框架，用于通过 CPU-GPU 异构计算体验前沿的 LLM 推理优化。 要使用 KTransformers 运行 Qwen3.5，请参见 KTransformers 部署指南。

Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers 包含一个轻量级服务器，可用于快速测试和中等负载部署。 运行 Qwen3.5 需要最新版本的 transformers：

pip install "transformers[serving] @ git+https://github.com/huggingface/transformers.git@main"

有关更多详细信息，请参见其文档。另请确保已安装torchvision和pillow。

然后，运行transformers serve以启动服务器，其API端点位于http://localhost:8000/v1；如果有可用的加速器，服务器会将模型部署到加速器上：

transformers serve --force-model Qwen/Qwen3.5-27B --port 8000 --continuous-batching

通过对话补全 API 使用 Qwen3.5

对话补全 API 可通过标准 HTTP 请求或 OpenAI SDK 访问。 这里，我们展示使用 OpenAI Python SDK 的示例。

开始前，请确保已安装该 SDK，并配置好 API 密钥和 API 基础 URL，例如：

pip install -U openai

# Set the following accordingly
export OPENAI_BASE_URL="http://localhost:8000/v1"
export OPENAI_API_KEY="EMPTY"

[!Tip] 我们建议使用以下一组采样参数进行生成

• 通用任务的思考模式：temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20, min_p=0.0, presence_penalty=1.5, repetition_penalty=1.0
• 精确编码任务（如 Web 开发）的思考模式：temperature=0.6, top_p=0.95, top_k=20, min_p=0.0, presence_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0
• 通用任务的指令（或非思考）模式：temperature=0.7, top_p=0.8, top_k=20, min_p=0.0, presence_penalty=1.5, repetition_penalty=1.0
• 推理任务的指令（或非思考）模式：temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20, min_p=0.0, presence_penalty=1.5, repetition_penalty=1.0

请注意，不同推理框架对采样参数的支持情况有所不同。

纯文本输入

from openai import OpenAI
# Configured by environment variables
client = OpenAI()

messages = [
    {"role": "user", "content": "Type \"I love Qwen3.5\" backwards"},
]

chat_response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3.5-27B",
    messages=messages,
    max_tokens=81920,
    temperature=1.0,
    top_p=0.95,
    presence_penalty=1.5,
    extra_body={
        "top_k": 20,
    }, 
)
print("Chat response:", chat_response)

图像输入

from openai import OpenAI
# Configured by environment variables
client = OpenAI()

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                    "url": "https://qianwen-res.oss-accelerate.aliyuncs.com/Qwen3.5/demo/CI_Demo/mathv-1327.jpg"
                }
            },
            {
                "type": "text",
                "text": "The centres of the four illustrated circles are in the corners of the square. The two big circles touch each other and also the two little circles. With which factor do you have to multiply the radii of the little circles to obtain the radius of the big circles?\nChoices:\n(A) $\\frac{2}{9}$\n(B) $\\sqrt{5}$\n(C) $0.8 \\cdot \\pi$\n(D) 2.5\n(E) $1+\\sqrt{2}$"
            }
        ]
    }
]

chat_response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3.5-27B",
    messages=messages,
    max_tokens=81920,
    temperature=1.0,
    top_p=0.95,
    presence_penalty=1.5,
    extra_body={
        "top_k": 20,
    }, 
)
print("Chat response:", chat_response)

视频输入

from openai import OpenAI
# Configured by environment variables
client = OpenAI()

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "video_url",
                "video_url": {
                    "url": "https://qianwen-res.oss-accelerate.aliyuncs.com/Qwen3.5/demo/video/N1cdUjctpG8.mp4"
                }
            },
            {
                "type": "text",
                "text": "How many porcelain jars were discovered in the niches located in the primary chamber of the tomb?"
            }
        ]
    }
]

# When vLLM is launched with `--media-io-kwargs '{"video": {"num_frames": -1}}'`,
# video frame sampling can be configured via `extra_body` (e.g., by setting `fps`).
# This feature is currently supported only in vLLM.
#
# By default, `fps=2` and `do_sample_frames=True`.
# With `do_sample_frames=True`, you can customize the `fps` value to set your desired video sampling rate.
chat_response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3.5-27B",
    messages=messages,
    max_tokens=81920,
    temperature=1.0,
    top_p=0.95,
    presence_penalty=1.5,
    extra_body={
        "top_k": 20,
        "mm_processor_kwargs": {"fps": 2, "do_sample_frames": True},
    }, 
)

print("Chat response:", chat_response)

指令（或非思考）模式

[!Important] Qwen3.5 不正式支持 Qwen3 的软切换，即 /think 和 /nothink。

Qwen3.5 默认会在响应前进行思考。 您可以通过配置 API 参数，让模型不经过思考直接给出响应。 例如，

from openai import OpenAI
# Configured by environment variables
client = OpenAI()

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                    "url": "https://qianwen-res.oss-accelerate.aliyuncs.com/Qwen3.5/demo/RealWorld/RealWorld-04.png"
                }
            },
            {
                "type": "text",
                "text": "Where is this?"
            }
        ]
    }
]

chat_response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3.5-27B",
    messages=messages,
    max_tokens=32768,
    temperature=0.7,
    top_p=0.8,
    presence_penalty=1.5,
    extra_body={
        "top_k": 20,
        "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False},
    }, 
)
print("Chat response:", chat_response)

[!Note] 若您使用的是阿里云 Model Studio 的 API，除了修改 model 外，请使用 "enable_thinking": False，而非 "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}。

智能体使用

Qwen3.5 在工具调用能力方面表现出色。

Qwen-Agent

我们建议使用 Qwen-Agent，以便结合 Qwen3.5 快速构建智能体应用。

您可以通过 MCP 配置文件定义可用工具，也可以使用 Qwen-Agent 的集成工具，或自行集成其他工具。

import os
from qwen_agent.agents import Assistant

# Define LLM
# Using Alibaba Cloud Model Studio
llm_cfg = {
    # Use the OpenAI-compatible model service provided by DashScope:
    'model': 'Qwen3.5-27B',
    'model_type': 'qwenvl_oai',
    'model_server': 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1',
    'api_key': os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),

    'generate_cfg': {
        'use_raw_api': True,
        # When using Dash Scope OAI API, pass the parameter of whether to enable thinking mode in this way
        'extra_body': {
            'enable_thinking': True
        },
    },
}

# Using OpenAI-compatible API endpoint.
# functionality of the deployment frameworks and let Qwen-Agent automate the related operations.
#
# llm_cfg = {
#     # Use your own model service compatible with OpenAI API by vLLM/SGLang:
#     'model': 'Qwen/Qwen3.5-27B',
#     'model_type': 'qwenvl_oai',
#     'model_server': 'http://localhost:8000/v1',  # api_base
#     'api_key': 'EMPTY',
#
#     'generate_cfg': {
#         'use_raw_api': True,
#         # When using vLLM/SGLang OAI API, pass the parameter of whether to enable thinking mode in this way
#         'extra_body': {
#             'chat_template_kwargs': {'enable_thinking': True}
#         },
#     },
# }

# Define Tools
tools = [
    {'mcpServers': {  # You can specify the MCP configuration file
            "filesystem": {
                "command": "npx",
                "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/xxxx/Desktop"]
            }
        }
    }
]

# Define Agent
bot = Assistant(llm=llm_cfg, function_list=tools)

# Streaming generation
messages = [{'role': 'user', 'content': 'Help me organize my desktop.'}]
for responses in bot.run(messages=messages):
    pass
print(responses)

# Streaming generation
messages = [{'role': 'user', 'content': 'Develop a dog website and save it on the desktop'}]
for responses in bot.run(messages=messages):
    pass
print(responses)

Qwen Code

Qwen Code 是一款面向终端的开源 AI 代理，专为 Qwen 模型优化。它能帮助你理解大型代码库、自动化繁琐工作，从而加快开发进度。

更多信息，请参考 Qwen Code。

处理超长文本

Qwen3.5 原生支持最长 262,144 tokens 的上下文长度。 对于总长度（包括输入和输出）超过此限制的长文本任务，我们建议使用 RoPE 缩放技术（如 YaRN）来有效处理长文本。

目前已有多个推理框架支持 YaRN，例如 transformers、vllm、ktransformers 和 sglang。 通常，在支持的框架中启用 YaRN 有两种方法：

• 修改模型配置文件： 在 config.json 文件中，将 text_config 里的 rope_parameters 字段修改为：

  {
      "mrope_interleaved": true,
      "mrope_section": [
          11,
          11,
          10
      ],
      "rope_type": "yarn",
      "rope_theta": 10000000,
      "partial_rotary_factor": 0.25,
      "factor": 4.0,
      "original_max_position_embeddings": 262144,
  }

• 传递命令行参数：

  对于 vllm，可以使用

  VLLM_ALLOW_LONG_MAX_MODEL_LEN=1 vllm serve ... --hf-overrides '{"text_config": {"rope_parameters": {"mrope_interleaved": true, "mrope_section": [11, 11, 10], "rope_type": "yarn", "rope_theta": 10000000, "partial_rotary_factor": 0.25, "factor": 4.0, "original_max_position_embeddings": 262144}}}' --max-model-len 1010000  

  对于 sglang 和 ktransformers，可以使用

  SGLANG_ALLOW_OVERWRITE_LONGER_CONTEXT_LEN=1 python -m sglang.launch_server ... --json-model-override-args '{"text_config": {"rope_parameters": {"mrope_interleaved": true, "mrope_section": [11, 11, 10], "rope_type": "yarn", "rope_theta": 10000000, "partial_rotary_factor": 0.25, "factor": 4.0, "original_max_position_embeddings": 262144}}}' --context-length 1010000

[!NOTE] 所有主流开源框架均实现了静态 YaRN，这意味着缩放因子不随输入长度变化，可能会影响短文本的性能。 我们建议仅在需要处理长上下文时才修改 rope_parameters 配置。 同时，建议根据实际需求调整 factor。例如，如果你的应用场景中典型的上下文长度为 524,288 tokens，将 factor 设置为 2.0 会更为合适。

最佳实践

为实现最佳性能，我们建议采用以下设置：

1. 采样参数：

   • 建议根据模式和任务类型使用以下采样参数组合：
     • 通用任务的思考模式：
       temperature=1.0，top_p=0.95，top_k=20，min_p=0.0，presence_penalty=1.5，repetition_penalty=1.0
     • 精确编码任务（如Web开发）的思考模式：
       temperature=0.6，top_p=0.95，top_k=20，min_p=0.0，presence_penalty=0.0，repetition_penalty=1.0
     • 通用任务的指令（或非思考）模式：
       temperature=0.7，top_p=0.8，top_k=20，min_p=0.0，presence_penalty=1.5，repetition_penalty=1.0
     • 推理任务的指令（或非思考）模式：
       temperature=1.0，top_p=1.0，top_k=40，min_p=0.0，presence_penalty=2.0，repetition_penalty=1.0
   • 对于支持的框架，可将presence_penalty参数在0到2之间调整，以减少无意义重复。但较高的参数值可能偶尔导致语言混杂，并略微降低模型性能。

2. 充足的输出长度：建议大多数查询使用32,768 tokens的输出长度。对于数学和编程竞赛等高度复杂问题的基准测试，建议将最大输出长度设置为81,920 tokens。这为模型提供了足够的空间来生成详细全面的响应，从而提升整体性能。

3. 标准化输出格式：进行基准测试时，建议通过提示词标准化模型输出。

   • 数学问题：在提示词中加入“请逐步推理，并将最终答案放在\boxed{}内。”
   • 选择题：在提示词中添加以下JSON结构以标准化响应：“请在answer字段中仅用选项字母展示您的选择，例如："answer": "C"。”

4. 历史记录中不含思考内容：在多轮对话中，历史模型输出应仅包含最终输出部分，无需包含思考内容。提供的Jinja2聊天模板已实现此功能。但对于未直接使用Jinja2聊天模板的框架，需由开发者确保遵循此最佳实践。

5. 长视频理解：为优化纯文本和图像的推理效率，发布的video_preprocessor_config.json中的size参数采用保守配置。建议将视频预处理配置文件中的longest_edge参数设置为469,762,048（对应224k视频tokens），以支持小时级视频的更高帧率采样，从而获得更优性能。例如：

   {"longest_edge": 469762048, "shortest_edge": 4096}

   或者，通过引擎启动参数覆盖默认值。实现细节请参考：vLLM / SGLang。

引用

如果您觉得我们的工作对您有所帮助，欢迎引用我们的成果。

@misc{qwen3.5,
    title  = {{Qwen3.5}: Towards Native Multimodal Agents},
    author = {{Qwen Team}},
    month  = {February},
    year   = {2026},
    url    = {https://qwen.ai/blog?id=qwen3.5}
}