快科技 3 月 8 日消息，今年除夕当天阿里发布了千问 Qwen 3.5 系列大模型，之前发布的是高端大尺寸系列，前几天发了四个小尺寸模型 Qwen3.5-0.8B/2B/4B/9B。

玩过 Qwen 模型的网友都知道，小尺寸的 AI 模型是它们的灵魂，本地部署的吸引力是无法抵挡的，而 Qwen 3.5 系列这次不仅小，性能也够强，其中 9B 版性能就媲美 gpt-oss-120B。

实际表现可能还要出乎大家的意料，N8 Programs 日前实际测试了一下验证官方所说的 4B 版跟 GPT-4o 一样好的说法。

先说结论，大多数情况下还是这样，Qwen 3.5-4B 在测试中跑赢了 GPT-4o 这样的主力大模型。

他使用了 WildChat 数据集里的 1000 个随机问题，让两个大模型都做答，然后用目前最强的大模型 Opus 4.6 做判断，最终 Qwen 3.5-4B 在 1000 个问答中赢了 499 个，输了 431 个，平局 70 个，可见千问官方还是很实在的宣传。

要知道 Qwen 3.5-4B 就是个 40 亿参数量的小模型，而 GPT-4o 还是很多人的主力模型，其参数量高达 2000 亿（具体数字 OpenAI 官方没提过，微软论文证实过），Qwen 3.5-4B 只用了后者 2% 的参数量就做到了性能略强。

Qwen 3.5 这几个小模型当然不可能什么都超过目前的顶流模型，但本地部署的话非常合适，理论上 8GB 显存就能跑 4B 模型，实际推荐 16GB 显存，然后再量化优化下，网上有很多教程，感兴趣的网友可以去玩玩。

下面的内容是千问发布时的介绍和性能对比：

0.8B / 2B：极致轻量，端侧首选

特点：体积极小，推理速度极快。

场景：非常适合移动设备、IoT 边缘设备部署，以及低延时的实时交互场景。

4B：轻量级 Agent 的强劲基座

特点：性能强劲，多模态基座模型，适合 Agent。

场景：适合作为轻量级智能体的核心大脑，完美平衡了性能与资源消耗。

9B：紧凑尺寸，越级性能

特点：结构紧凑，但性能媲美 gpt-oss-120B，让人惊艳。

场景：适合需要较高智力水平但受限显存资源的服务器端部署，是性价比极高的通用模型选择。