Novita AI 上的 Qwen 3.5 Medium 模型系列：以極低成本獲取前沿智慧

什麼是 Qwen 3.5 Medium 系列？
基準測試表現
在 Novita AI 上的獨特優勢
成本分析：能省多少錢？
使用場景與最佳實踐
該選擇哪款模型？
快速入門
總結

阿里巴巴的 Qwen 3.5 Medium 系列為開源模型帶來前沿級推理能力，且成本足夠負擔在生產環境中運行。三款模型——Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-27B 和 Qwen3.5-122B-A10B——目前已上線 Novita AI，提供媲美 GPT-5-mini 級別的性能，同時具備開源權重和 Apache 2.0 協議的靈活性。

🎉 這三款模型已經可透過 Novita AI 的無伺服器 LLM API 取得——無需配置 GPU。

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什麼是 Qwen 3.5 Medium 系列？

2026 年 2 月 24 日，阿里巴巴 Qwen 團隊發布了 Qwen 3.5 Medium 模型系列——共四款模型，定位在旗艦款 Qwen3.5-397B-A17B 與較小的蒸餾版本之間。其中三款採用 Apache 2.0 開源權重協議，目前均已上線 Novita AI。

該系列瞄準了市場中的特定空白：模型體積足夠緊湊，適合對成本敏感的生產工作負載，同時性能足以媲美 GPT-5 mini、Claude Sonnet 4.5 這類專有前沿模型。


模型	總參數	活躍參數	架構	上下文長度
Qwen3.5-35B-A3B	35B	3B	MoE + Hybrid Attention	262K
Qwen3.5-27B	27B	27B (dense)	Dense + Hybrid Attention	262K
Qwen3.5-122B-A10B	122B	10B	MoE + Hybrid Attention	262K

基準測試表現

Qwen 3.5 Medium 模型的表現遠超其體量級別。以下是其在關鍵類別中與 GPT-5 mini 的對比（數據來源：Qwen 官方基準測試結果）：

知識與推理


Benchmark	122B-A10B	27B	35B-A3B	GPT-5 mini
MMLU-Pro	86.7	86.1	85.3	83.7
GPQA Diamond	86.6	85.5	84.2	82.8
MMMLU	86.7	85.9	85.2	86.2
HMMT Feb 2025	91.4	92.0	89.0	89.2

程式碼能力


Benchmark	122B-A10B	27B	35B-A3B	GPT-5 mini
SWE-bench Verified	72.0	72.4	69.2	72.0
Terminal-Bench 2	49.4	41.6	40.5	31.9
LiveCodeBench v6	78.9	80.7	74.6	80.5

智能體任務


Benchmark	122B-A10B	27B	35B-A3B	GPT-5 mini
BFCL-V4 (Tool Use)	72.2	68.5	67.3	55.5
BrowseComp	63.8	61.0	61.0	48.1
TAU2-Bench	79.5	79.0	81.2	69.8

🔑 突出亮點： 這三款 Medium 模型在智能體任務上的表現比 GPT-5 mini 高出 20–30%。在通用知識和程式碼能力方面，它們與之持平甚至更優。核心差異不在於_raw benchmark 分數_——而在於你可以在開源權重、自由微調、無供應商鎖定的前提下，獲得同等級的性能。

在 Novita AI 上的獨特優勢

Novita AI 透過符合 OpenAI 介面標準的 無伺服器 API 提供全部三款開源權重的 Qwen 3.5 Medium 模型：


模型	輸入價格	輸出價格	上下文長度	最大輸出長度
Qwen3.5-35B-A3B	$0.25/Mt	$2.00/Mt	262K	65K
Qwen3.5-27B	$0.30/Mt	$2.40/Mt	262K	65K
Qwen3.5-122B-A10B	$0.40/Mt	$3.20/Mt	262K	65K

Novita AI 的關鍵優勢：

符合 OpenAI 標準的 API：即插即用替代方案——只需修改基礎 URL 即可從 GPT 端點切換而來。
完整 262K 上下文長度：無截斷，可使用完整的原生上下文窗口。
無伺服器架構：無需配置 GPU，也無需管理冷啟動問題。

想了解這些模型能否勝任你的工作負載？開啟 playground 進行測試 →

成本分析：能省多少錢？

假設你正在運行一個智能體編碼工作流，每天處理 100 萬個輸入 token、生成 20 萬個輸出 token。


模型	每日輸入成本	每日輸出成本	每日總成本	月費（30 天）
Qwen3.5-35B-A3B (Novita)	$0.25	$0.40	$0.65	$19.50
Qwen3.5-27B (Novita)	$0.30	$0.48	$0.78	$23.40
Qwen3.5-122B-A10B (Novita)	$0.40	$0.64	$1.04	$31.20
GPT-5 mini (OpenAI)	$0.25	$0.40	$0.65	$19.50
Claude Sonnet 4.5 (Anthropic)	$3.00	$3.00	$6.00	$180.00
GPT-5.2 (OpenAI)	$1.75	$2.80	$4.55	$136.50

價格來源：OpenAI（GPT-5 mini：輸入 $0.25/Mt，輸出 $2.00/Mt；GPT-5.2：輸入 $1.75/Mt，輸出 $14.00/Mt）、Anthropic（Claude Sonnet：輸入 $3.00/Mt，輸出 $15.00/Mt）、Novita AI。

🔑 核心價值： Novita AI 上的 Qwen3.5-35B-A3B 價格與 GPT-5 mini 持平，同時提供強得多的智能體性能（BFCL-V4：67.3 對比 55.5）。與 GPT-5.2 和 Claude Sonnet 4.5 相比，成本可節省 7–9 倍。其價值不僅在於價格——更在於以封閉模型的價格獲得開源權重，且智能體能力更強。

使用場景與最佳實踐

假設你正在構建一個 AI 驅動的程式碼審閱智能體，用於掃描合併請求、識別問題並提出修復建議。該智能體需要處理完整的代碼庫上下文（50K–200K token）、調用外部工具（代碼檢查器、測試運行器）並生成結構化反饋。

以下是 Qwen 3.5 Medium 非常適合該場景的原因：

1. 智能體工具調用流程

憑藉 72.2 的 BFCL-V4 得分（122B-A10B），這些模型在結構化函數調用方面表現優異。你可以構建多步驟智能體，串聯 API 調用、解析響應並做出決策，可靠性遠超 GPT-5 mini。

2. 長上下文程式碼分析

262K 的原生上下文窗口意味著你可以直接輸入完整代碼庫，無需分段處理。混合注意力架構即使在 token 數量極高的情況下，也能將成本控制在合理範圍。

3. 開源權重的靈活性

與 GPT-5 mini 不同，你可以用自己的數據微調 Qwen 3.5 Medium，出於合規要求將其部署在本地，或在消費級 GPU 上運行量化版本（35B-A3B 在 4-bit 量化下僅需 8GB 以上顯存即可運行）。

該選擇哪款模型？

快速指南：

Qwen3.5-35B-A3B → 綜合最佳選擇。成本最低，可在消費級 GPU 上本地運行（4-bit 量化下僅需 8GB 以上顯存），在大多數基準測試中仍優於 GPT-5 mini。
Qwen3.5-27B → 單 token 推理密度最高（全部 27B 參數處於活躍狀態）。系列中 SWE-bench 得分最高（72.4）。適合需要每次前向傳播獲得最大推理能力的場景。
Qwen3.5-122B-A10B → 各項智能體得分均為最高。適合工具調用準確性至關重要的複雜多步驟智能體工作流。

快速入門

Novita AI 提供了多種將 Qwen 3.5 Medium 模型集成到工作流中的方式——從零代碼探索到生產環境 API 集成應有盡有。

在 Playground 中試用

在編寫任何代碼之前，你可以在 Novita AI Playground 中交互式測試這些模型：

開啟思考模式 可查看模型的內部推理鏈。
調整參數：可通過溫度和 Top_p 控制輸出的創造性。
壓力測試長上下文：粘貼長達 262K token 的文檔，評估模型的信息召回與理解能力。

新用戶註冊 Novita AI 帳戶即可獲得免費試用額度，足夠運行數十次測試而無需花費任何費用。

步驟 1：獲取 API 密鑰

訪問 novita.ai 註冊或登入帳戶。
在儀表板中導航至 API 密鑰 頁面。
點擊 添加新密鑰 並立即複製——該密鑰僅會顯示一次。

步驟 2：調用 API

基礎 URL：https://api.novita.ai/openai
模型 ID：qwen/qwen3.5-35b-a3b、qwen/qwen3.5-27b、qwen/qwen3.5-122b-a10b

Python 範例：

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="<Your API Key>",
    base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3.5-122b-a10b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ],
    max_tokens=65536,
    temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)

步驟 3：與你的工具集成

由於 Novita AI 遵循 OpenAI/Anthropic API 標準，Qwen 3.5 Medium 模型可與你正在使用的工具無縫協作：

編碼助手： Cline、Cursor、OpenCode、Trae
智能體框架： LangChain、Langflow、Continue
符合 Anthropic 標準的工作流： Claude Code
聊天界面： AnythingLLM
Hugging Face Hub： Novita AI 已被列為支援模型的推理供應商。
個人 AI 智能體： OpenClaw——連接 Qwen 3.5 Medium 模型，即可在各大訊息平台上構建全天候運行的智能體。

總結

一年前，要從一個可以微調、自主託管的開源權重模型中獲得 GPT-5 mini 級別的智能體性能，還是不切實際的。Qwen 3.5 Medium 系列改變了這一現狀，尤其是在工具使用和多步驟智能體工作流方面，這些模型不僅能媲美專有替代方案，甚至明顯更優。

對於正在評估模型堆疊的團隊來說，下一步非常明確：在 Playground 中運行你自己的提示詞，與當前供應商進行基準對比，然後根據你自己的數據做決定，而不是我們的。

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 來部署 AI 模型，同時也提供平價且可靠的 GPU 雲端服務，用於構建和擴展 AI 應用。

常見問題

Qwen3.5-Flash 和 Qwen3.5-35B-A3B 有什麼區別？

Qwen3.5-Flash 是 35B-A3B 的專有託管版本，僅能透過阿里雲取得。它提供 1M 的上下文窗口和內置的官方工具。而 Novita AI 上的開源權重 35B-A3B 原生支持 262K 上下文，且可擴展至 1M token。

我可以將這些模型用於商業用途嗎？

可以。這三款開源權重模型均採用 Apache 2.0 協議發布——對商業使用、微調或再分發沒有任何限制。

這些模型與旗艦款 Qwen3.5-397B-A17B 相比如何？

397B 旗艦款（同時在 Novita AI 上提供，輸入 $0.60/Mt，輸出 $3.60/Mt）在競賽編程和部分推理任務上表現更強。但 Medium 模型的表現出乎意料地接近——122B-A10B 在智能體基準測試中與之持平甚至更優，而 35B-A3B 的表現可達旗艦款的 85–95%，成本卻不到一半。

Novita AI 上的 Qwen 3.5 Medium 模型系列：以極低成本獲取前沿智慧

什麼是 Qwen 3.5 Medium 系列？