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大模型列表Qwen3.5-27B
QW

Qwen3.5-27B

推理大模型

Qwen3.5-27B

发布时间: 2026-02-25更新于: 2026-03-08 21:06:201,903
在线体验GitHubHugging FaceCompare
模型参数
270亿
上下文长度
1010K
中文支持
支持
推理能力

Qwen3.5-27B 是由 阿里巴巴 发布的 AI 模型,发布时间为 2026-02-25,定位为 推理大模型,参数规模约为 270.0B,上下文长度为 1010K,模型文件大小约 55.6 GB,采用 Qwen License 许可。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

Qwen3.5-27B

模型基本信息

推理过程
支持
思考模式
思考水平 · 扩展 (Extended) (默认)常规模式
上下文长度
1010K tokens
最大输出长度
248320 tokens
模型类型
推理大模型
发布时间
2026-02-25
模型文件大小
55.6 GB
MoE架构
否
总参数 / 激活参数
270 亿 / 不涉及
知识截止
暂无数据
Qwen3.5-27B

开源和体验地址

代码开源状态
Qwen License
预训练权重开源
Qwen License- 免费商用授权
GitHub 源码
https://github.com/QwenLM/Qwen3.5
Hugging Face
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-27B
在线体验
https://chat.qwen.ai/
Qwen3.5-27B

官方介绍与博客

官方论文
Qwen3.5: Towards Native Multimodal Agents
DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
Qwen3.5-27B

API接口信息

接口速度
4/5
暂无公开的 API 定价信息。
Qwen3.5-27B

评测结果

Qwen3.5-27B 当前已收录的代表性评测结果包括 Pinch Bench(2 / 37,得分 90)、IF Bench(2 / 27,得分 76.50)、MMLU Pro(16 / 124,得分 86.10)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式
全部思考
思考模式细分 (1)
全部默认 (扩展)
工具使用
全部使用工具不使用工具
联网能力
全部离线联网

综合评估

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
HLE
思考模式工具
48.50
21 / 149

编程与软件工程

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
LiveCodeBench
思考模式工具
80.70
25 / 118

Agent能力评测

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
τ²-Bench
思考模式工具
79
17 / 40

AI Agent - 信息收集

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
BrowseComp
思考模式工具
61
25 / 43

AI Agent - 工具使用

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
OSWorld-Verified
思考模式工具
56.20
11 / 14
Terminal Bench 2.0
思考模式工具
41.60
39 / 43

OpenClaw智能体能力综合测评

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Pinch Bench
思考模式工具
90
2 / 37
Claw Bench
思考模式工具
75.20
26 / 29
查看评测深度分析与其他模型对比
Qwen3.5-27B

发布机构

阿里巴巴
阿里巴巴
查看发布机构详情
Qwen3.5-27B

模型解读

Qwen3.5-27B是阿里云于2026年2月25日发布的一款密集架构(Dense)开源模型,旨在为用户提供一种轻量化、高能效的大模型选择[citation:1][citation:3]。该模型拥有270亿参数,专注于在保持高性能的同时,降低模型部署和使用的门槛。

尽管尺寸相对较小,Qwen3.5-27B在多项任务中表现出色,尤其在交互、编程、长文本理解和数学推理方面展现了强大能力[citation:2]。在SWE-bench Verified编程能力测评中,该模型取得了最高分,证明了其在真实软件工程问题上的解决能力[citation:2]。此外,它在多模态幻觉抑制与事实一致性方面也有优异表现[citation:2]。

开发者可以通过Hugging Face、GitHub或魔搭社区下载该模型进行本地部署和微调[citation:8]。这款模型特别适合资源受限的场景,或作为需要快速响应和高性价比的特定任务的专用模型。

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