阿里 Qwen 开源模型全家桶选购指南（2026.08）
Qwen 从 3.5 开始统一了文本和视觉架构，模型命名不再有“-VL”后缀——所有模型都原生支持图像和视频。从 0.8B 到 397B，从 Dense 到 MoE，本地部署到 API 调用全覆盖。一张表选对模型。
版本演进时间线
2025.06 Qwen3 系列（文本与VL分开两条线）
2026.02 Qwen3.5（统一多模态架构，原生Agent，Gated DeltaNet+MoE）
2026.04 Qwen3.6（编程专精升级：SWE-bench超自家397B旗舰）
2026.05 Qwen3.7-Max（闭源 API only）
2026.08 Qwen3.8（混合线性注意力，最新开源旗舰）
2026.08 Qwen3.8-Max（2.4T MoE，闭源API旗舰）
全部开源模型一览
Qwen3.5 系列（2026.02-03）
| 模型 | 架构 | 激活参数 | 上下文 | 许可 | 定位 |
|---|
| Qwen3.5-0.8B | Dense | 0.8B | 256K | Apache 2.0 | 端侧极速 |
| Qwen3.5-2B | Dense | 2B | 256K | Apache 2.0 | 轻量通用 |
| Qwen3.5-4B | Dense | 4B | 256K | Apache 2.0 | 低资源部署 |
| Qwen3.5-9B | Dense | 9B | 256K | Apache 2.0 | 性价比甜点 |
| Qwen3.5-27B | Dense | 27B | 256K | Apache 2.0 | 单卡旗舰 |
| Qwen3.5-35B-A3B | MoE | 3B | 256K | Apache 2.0 | MoE 甜点 |
| Qwen3.5-122B-A10B | MoE | 10B | 256K | Apache 2.0 | MoE 旗舰 |
| Qwen3.5-397B-A17B | MoE | 17B | 256K | Apache 2.0 | 开源最强 |
Qwen3.6 系列（2026.04）
| 模型 | 架构 | 激活参数 | 上下文 | 许可 | 定位 |
|---|
| Qwen3.6-27B | Dense | 27B | 262K(1M) | Apache 2.0 | 编程最强 Dense |
| Qwen3.6-35B-A3B | MoE | 3B | 262K(1M) | Apache 2.0 | 编程最强 MoE |
Qwen3.8 系列（2026.08）
| 模型 | 架构 | 激活参数 | 上下文 | 许可 | 定位 |
|---|
| Qwen3.8-27B | Dense | 27B | 262K(1M) | Apache 2.0 | 最新开源旗舰 |
| Qwen3.8-Max | MoE 2.4T | ~95B | 1M | 闭源 API | API 旗舰 |
闭源 API 系列
| 模型 | 上下文 | 说明 |
|---|
| Qwen3.6-Plus | 256K | 云端优化 |
| Qwen3.7-Max | 1M | 2026.05 发布 |
| Qwen3.8-Max | 1M | 当前最强，$2/$6 per M tokens |
核心场景选型
编程 / Agent
| 模型 | SWE-bench Verified | Terminal-Bench 2.0 | 显存(4bit) |
|---|
| Qwen3.8-27B | 85.9 | 90.0 | ~16GB |
| Qwen3.6-27B | 77.2 | 59.3 | ~16GB |
| Qwen3.6-35B-A3B | 76.4 | — | ~16GB |
| Qwen3.5-27B | 70.0 | 47.4 | ~16GB |
| Qwen3.5-397B-A17B | 76.4 | 52.5 | 多卡 |
结论：编程选 Qwen3.8-27B 或 Qwen3.6-35B-A3B（MoE更快）
视觉 / 视频理解
| 模型 | Video-MME(w/o sub) | VideoMMMU | OCRBench |
|---|
| Qwen3.5-122B-A10B | 83.9 | — | — |
| Qwen3.6-35B-A3B | 82.5 | 83.7 | — |
| Qwen3.8-27B | 82.8 | — | — |
| Qwen3.5-27B | — | — | — |
结论：视频理解选 Qwen3.5-122B-A10B（最强）或 Qwen3.6-35B-A3B（性价比）
数学 / 推理
| 模型 | AIME 2026 | GPQA Diamond | MMLU-Pro |
|---|
| Qwen3.5-397B-A17B | 91.3 | 78.0 | — |
| Qwen3.6-35B-A3B | — | 86.0 | 85.2 |
| Qwen3.8-27B | — | — | — |
| Qwen3.5-9B | — | 81.7 | 75.6 |
结论：推理选 Qwen3.6-35B-A3B（性价比）或 Qwen3.5-397B-A17B（最强）
端侧 / 低资源
| 模型 | 显存(4bit) | 适合 |
|---|
| Qwen3.5-0.8B | ~0.5GB | 手机/嵌入式 |
| Qwen3.5-4B | ~3GB | 树莓派/旧显卡 |
| Qwen3.5-9B | ~6GB | 消费级 GPU |
结论：9B 是小模型甜点，多项 benchmark 超越 120B 级闭源模型
Dense vs MoE 怎么选
| Dense（如 27B） | MoE（如 35B-A3B） |
|---|
| 每个token | 全部参数参与 | 只激活部分专家 |
| 实际推理成本 | 等于总参数 | 等于激活参数 |
| 显存占用 | 较小（模型文件小） | 较大（所有专家都加载） |
| 微调难度 | 简单 | 复杂（路由+专家） |
| 量化效果 | 好 | 一般 |
| 适合场景 | 显存紧张、微调 | 带宽受限、推理速度优先 |
16GB 显存选 Dense 27B；带宽受限/追求速度选 MoE 35B-A3B
本地部署推荐
| 显存 | 推荐模型 | 用途 |
|---|
| 8GB | Qwen3.5-9B 4bit | 日常对话+看图 |
| 16GB | Qwen3.8-27B 4bit | 编程+多模态旗舰 |
| 24GB | Qwen3.5-27B 8bit | 高质量 Dense |
| 48GB | Qwen3.5-122B-A10B 4bit | 接近旗舰级 |
| 2×24GB | Qwen3.5-397B-A17B 4bit | 开源最强 |
链接
一句话点评：Qwen 开源全家桶从 0.8B 到 397B 全覆盖，编程场景直接选 Qwen3.8-27B 或 Qwen3.6-35B-A3B，不会再纠结。小模型 9B 甜点惊人，大模型 397B 逼近闭源旗舰。
