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　　与前几代的千问大语言模型不同，千问3.5实现了从纯文本模型到原生多模态模型的代际跃迁。千问3预训练在纯文本上进行，而千问3.5则基于视觉和文本混合上预训练，并大幅新增中英文、多语言、STEM和推理等数据，让张开“眼睛”的大模型学会了更密集的世界知识和推理逻辑，以不到40%的参数量获得超万亿的Qwen3-Max基座模型的顶尖性能，在推理、编程、Agent智能体等全方位基准评估中均表现优异。在通用Agent评测BFCL-V4、搜索Agent评测Browsecomp等基准中，千问3.5表现均超越Gemini 3 Pro、GPT-5.2。