3月3日，阿里巴巴开源4款Qwen3.5小尺寸模型，包括0.8B、2B、4B和9B版本，覆盖移动设备、IoT边缘计算及服务器端等多种场景。这些模型以极小参数量实现高性能，拥有原生多模态能力，性价比极高。其中，9B模型性能媲美GPT-OSS-120B，适合资源受限的服务器部署。此次发布引爆AI社区，马斯克点赞称其“智能密度令人印象深刻”。千问3.5系列已开源8款模型，涵盖小、中、大尺寸，均以更少参数实现“跨级”性能超越。千问家族迄今开源超400款模型，覆盖语言、编程、数学、语音、视觉等多领域，成为企业AI基座，并获英伟达黄仁勋、谷歌前CEO施密特等硅谷大咖认可。

2026年2月25日，阿里通义实验室宣布Qwen3.5开源家族进一步扩容。继旗舰模型Qwen3.5-397B-A17B首次开源后，新增开源模型包括Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-35B-A3B以及Qwen3.5-27B（Dense）。同时，Qwen3.5-Flash API已正式上线阿里云百炼平台，为开发者提供更高效的工具支持。这一系列动作展示了阿里在大模型领域的持续投入与技术创新，进一步推动开源社区发展。

2月21日，阿里千问宣布推出Qwen Coding Plan，新增支持多种模型，包括Qwen3.5-Plus和Qwen3-Coder-Next，并适配QwenCode、ClaudeCode、Cline等AI工具。这一计划进一步扩展了开发者在编程领域的应用能力，为用户提供更高效的开发体验。

2月17日，摩尔线程宣布在旗舰级AI训推一体全功能GPU MTTS5000上完成对阿里最新大模型Qwen3.5的全面适配。这一进展标志着摩尔线程在AI计算领域的技术实力进一步提升，同时也为用户提供了更高效的模型运行支持。此次适配将推动AI应用的广泛落地，助力行业智能化转型。

2月16日，阿里在chat.qwen.ai页面推出两款新模型：Qwen3.5-Plus和Qwen3.5-397B-A17B。Qwen3.5-Plus是Qwen3.5系列最新大语言模型，而Qwen3.5-397B-A17B则是开源系列旗舰大语言模型。两款模型均支持文本与多模态任务，进一步扩展了应用场景。这一更新展示了阿里在人工智能领域的持续创新和技术领先地位。

2026年2月，阿里云发布新一代图像生成及编辑模型Qwen-Image-2.0，支持1K token超长文本输入、复杂指令理解、中文渲染和多图编辑，输出分辨率高达2K。实测显示，该模型可精准生成五宫格漫画、美食爆炸图、城市3D景观等复杂场景，画面质感与细节表现出色。此外，其图片编辑能力强大，可实现OOTD拼图、九宫格写真等创意需求，并在中文文字渲染上表现优异，适合信息图表、海报设计等实用场景。国际评测中，Qwen-Image-2.0位列前列，仅次于Nano Banana Pro等顶级模型。目前，开发者可通过阿里云百炼平台或Qwen Chat免费体验该模型。

2月10日，阿里云千问团队宣布推出新一代图像生成基础模型Qwen-Image-2.0。该模型已在阿里云百炼平台开放API邀测，开发者可通过Qwen Chat（chat.qwen.ai）免费体验。这一更新标志着阿里在AI图像生成领域进一步提升技术能力，为开发者和用户提供更高效、精准的图像生成服务。

2026年2月9日，据《科创板日报》报道，阿里新一代模型Qwen3.5在HuggingFace开源社区中曝光。最新PR显示，Qwen3.5即将并入Transformers，可能很快发布。该模型采用全新混合注意力机制，并具备原生视觉理解能力，推测为VLM类模型。开发者挖掘出Qwen3.5或将开源至少2B密集模型和35B-A3B的MoE模型。此前有消息称，Qwen3.5预计将在春节期间开源。这一动态引发广泛关注，展现阿里在AI领域的持续创新与开源布局。（记者 黄心怡）

2月3日晚，阿里开源新一代智能体编程模型Qwen3-Coder-Next，仅激活3B参数，性能媲美DeepSeek-V3.2、GLM-4.7等顶级开源模型。该模型通过智能体训练扩展创新，可边思考边编程，显著降低推理成本至同等性能模型的5%～10%，适用于家用电脑和轻量服务器等低成本场景。在SWE-Bench Verified测试中，问题解决率突破70%，并在TerminalBench 2.0等评测中表现优异。其采用大规模可验证编程任务与真实环境反馈训练，擅长处理长上下文推理、工具使用及失败恢复等复杂任务。Qwen3-Coder-Next已开源基座和指令微调两大版本，可在魔搭社区、Hugging Face免费下载商用，支持多种下游应用集成，助力轻量高效智能体编程开发。

2月4日，阿里千问宣布开源专为编程智能体与本地开发设计的Qwen3-Coder-Next模型。该模型采用高效混合专家（MoE）架构，总参数达80B，每次推理仅激活3B，兼顾性能与效率。此次开源包含Qwen3-Coder-Next（Base）和Qwen3-Coder-Next（Instruct）两个版本，全面支持研究、评测及商业应用。这一发布为开发者提供了更灵活的工具选择，进一步推动编程智能化与本地开发创新。