Qwen 3.5: математический и научный лидер среди открытых моделей

Alibaba продолжает агрессивную стратегию в open-weight LLM и выпустила Qwen 3.5 — обновление линейки, которое подняло планку в самой требовательной категории задач: рассуждении и математике. Версия Qwen 3.5 397B Reasoning возглавила открытые модели по двум ключевым бенчмаркам:

• GPQA Diamond: 77.2%
• AIME ‘24: 85.7%

Это лучшие результаты среди всех моделей с открытыми весами на момент релиза.

Что значат эти числа

GPQA Diamond — наука уровня PhD

77.2% означает, что Qwen 3.5 397B Reasoning отвечает правильно на три четверти вопросов, специально составленных PhD-экспертами и не решаемых поиском. До неё ни одна открытая модель не подходила к 70%.

AIME ‘24 — математическая олимпиада

85.7% на American Invitational Mathematics Examination 2024 — это уровень, при котором модель уверенно проходит в финал главной американской школьной олимпиады. Для контекста: средний участник AIME — старшеклассник топ-1% по математике в США.

Линейка Qwen 3.5

Alibaba выпустила несколько вариантов под разные сценарии:

Qwen 3.5 397B Reasoning

• Архитектура: MoE с большой долей активных параметров для рассуждений
• Профиль: максимальное качество в математике, науке и логике
• Контекст: до 128К токенов
• Использование: исследовательские агенты, сложный анализ

Qwen 3.5 Series (плотные)

• Размеры: 7B, 14B, 32B, 72B
• Профиль: универсальные модели для большинства задач
• Сильны в чате, программировании, мультиязычной работе

Qwen 3.5 Coder

• Специализирована для программирования
• Конкурентна со специализированными coding-моделями
• Поддержка длинного контекста для понимания кодовых баз

Многоязычность как преимущество

Qwen традиционно сильна в 100+ языках, включая:

• Китайский (как никто из западных моделей)
• Английский (на уровне топовых open-weight)
• Русский, японский, корейский, арабский
• Языки малых народов и региональные диалекты

Это делает её особенно привлекательной для глобальных продуктов и команд за пределами англоязычного рынка.

Позиция в open-weight рейтинге

В мае 2026 года топ открытых моделей выглядит так:

Хотя в общем рейтинге Qwen 3.5 — не первая, в специализированных бенчмарках по рассуждению и математике она лидирует. Это иллюстрирует общую тенденцию 2026 года: открытые модели стали настолько хороши, что выбор зависит от ниши, а не от «лучшей в среднем».

Китайские лаборатории и open-source

Qwen — часть более широкой картины: DeepSeek, Moonshot AI (Kimi), Zhipu AI (GLM) и Alibaba (Qwen) занимают большинство верхних позиций в open-weight рейтингах. Это сдвиг по сравнению с эпохой Llama-доминирования и серьёзный геополитический сигнал для рынка ИИ.

Где попробовать Qwen 3.5

• HuggingFace: все варианты с открытыми весами
• Tongyi: облачный сервис Alibaba
• API: DashScope, OpenRouter, Together AI
• Локально: vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama
• Файн-тюнинг: LoRA, QLoRA через Axolotl и Unsloth

Кому Qwen 3.5 подойдёт

• Математикам и учёным — серьёзные многошаговые рассуждения
• Многоязычным продуктам — особенно для китайского и азиатских языков
• Командам с приватностью — открытые веса, локальный деплой
• Исследователям — отличная база для дистилляции и доменного файн-тюнинга

Документация и веса — на HuggingFace Alibaba. Технический отчёт публикуется в репозитории Qwen на GitHub.