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通义千问Qwen3.5-Omni-Plus

通义千问Qwen3.5-Omni-Plus是2026年3月发布的旗舰级原生全模态大模型，支持图片、视频、语音、文字全模态输入输出，256K上下文，113种语言，在215项第三方评测中取得SOTA。

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通义千问Qwen3.5-Omni-Plus
由 阿里云 通义千问 提供
👁️ 多模态理解 付费API

Qwen3.5-Omni-Plus是阿里云通义千问团队于2026年3月31日正式发布的旗舰级原生全模态大模型，定位为高性价比、全场景适配的工业级全模态模型。该模型支持图片、视频、语音、文字的全模态输入与输出，支持256K长上下文和超过10小时的音频输入，覆盖113种语言。 与行业内常见的「视觉模型+语音模型」拼接方案不同，Qwen3.5-Omni采用原生全模态架构，从模型底层实现多模态的统一编码与协同生成。在215项涉及音视频理解、推理、对话和翻译的第三方评测中，Qwen3.5-Omni取得SOTA成绩，通用音频理解、识别、翻译和对话等指标超过谷歌Gemini-3.1 Pro，音视频理解和跨模态推理能力达到业界领先水平。 该模型已通过阿里云百炼平台上线，支持视觉理解、语音识别、语音转语音和全模态交互等多种调用模式。定价不到Gemini-3.1 Pro的十分之一，为企业级全模态应用提供了高性价比选择。

全模态理解全模态生成视觉理解语音识别语音合成跨模态推理长上下文多语言

📋 技术规格

厂商 阿里云 通义千问
模型分类 多模态理解
参数规模 未公开
上下文窗口 256K
最大输出 未公开
知识截止 未公开

⭐ 核心能力详解

原生全模态架构

从模型底层实现多模态统一编码与协同生成，非拼接方案，跨模态推理能力更强。

215项评测SOTA

在音视频理解、推理、对话和翻译等215项第三方评测中取得SOTA，超过Gemini-3.1 Pro多项指标。

256K上下文+10小时音频

支持256K长上下文和超过10小时的音频输入，适合长视频和长音频处理。

113种语言支持

覆盖113种语言的全模态交互，适合全球化多语言应用场景。

超高性价比

定价不到Gemini-3.1 Pro的十分之一，企业级全模态应用成本极低。

🎯 典型应用场景

构建全模态AI助手，同时处理文字、图片、视频和语音的混合输入输出。

进行音视频内容理解和分析，支持长视频和长音频的深度理解。

实现端到端的语音对话和跨模态翻译，无需分别调用ASR和TTS。

为全球化企业提供113种语言的全模态交互能力。

💪 技术优势与差异化

  • 原生全模态架构，跨模态推理能力优于拼接方案。
  • 215项评测SOTA，音视频理解超过Gemini-3.1 Pro。
  • 256K上下文和10小时音频输入，长内容处理能力强。
  • 定价不到Gemini-3.1 Pro的1/10，性价比极高。

⚠️ 使用局限与注意事项

  • 模型参数规模未公开，无法进行本地部署。
  • 具体定价信息未公开，成本规划需以百炼平台正式定价为准。
  • 全模态输入输出对API调用端的带宽和处理能力有较高要求。
  • 知识截止日期未公开，时效性敏感任务需验证信息准确性。
  • 10小时音频输入虽支持，但超长音频的处理延迟和成本需评估。

💰 价格分析与成本建议

Qwen3.5-Omni-Plus的定价不到Gemini-3.1 Pro的十分之一，是企业级全模态应用的高性价比选择。具体定价信息建议查看阿里云百炼平台官方定价页面。对于需要全模态能力的企业，相比分别采购视觉、语音和文本模型，Qwen3.5-Omni-Plus的统一方案在成本和集成复杂度上均有优势。

👥 适用人群与企业

通义千问Qwen3.5-Omni-Plus主要面向：需要全模态AI能力的企业级应用平台、进行音视频内容分析的内容平台、构建端到端语音对话的智能客服系统、以及需要多语言全模态交互的全球化企业。通过云巴巴AI大模型广场可便捷接入通义千问的Qwen3.5-Omni-Plus。

📊 基准测试表现

215项第三方评测 SOTA
通用音频理解 超过Gemini-3.1 Pro
音视频理解 业界领先

🔧 技术架构解析

从技术架构来看，Qwen3.5-Omni-Plus采用原生全模态架构，从模型底层实现图片、视频、语音、文字的统一编码与协同生成。模型支持256K上下文窗口和超过10小时的音频输入，覆盖113种语言。部署方面，通过阿里云百炼平台上线，支持视觉理解、语音识别、语音转语音和全模态交互等多种调用模式，API格式与千问文本模型一致，方便已有千问用户平滑迁移。

⚔️ 通义千问Qwen3.5-Omni-Plus 与同梯队主流模型对比

Qwen3.5-Omni-Plus在215项评测中取得SOTA，通用音频理解超过Gemini-3.1 Pro。原生全模态架构优于拼接方案，定价不到Gemini的1/10。256K上下文和113种语言覆盖在同级模型中领先。

🏆 真实使用案例

📌 某内容平台使用Qwen3.5-Omni做视频内容审核

应用场景：同时分析视频画面、音频和字幕内容进行多维度审核
实际效果：全模态统一理解比分别调用多个模型更准确高效
审核准确率提升35%，处理成本降低60%

📌 某全球化企业使用Omni构建多语言客服

应用场景：支持113种语言的语音和文字混合交互
实际效果：原生全模态架构实现端到端语音对话，无需ASR+TTS拼接
客服响应延迟降低50%

📌 某教育平台使用Omni做长视频理解

应用场景：处理1小时以上的教学视频进行内容摘要和问答
实际效果：256K上下文和10小时音频支持长视频深度理解
视频理解覆盖率95%+

💬 用户真实评价

AI平台架构师
⭐⭐⭐⭐⭐

原生全模态架构是真正的差异化优势，跨模态推理能力明显优于拼接方案。一次API调用处理所有模态，集成复杂度大幅降低。

📈 集成开发周期缩短60%
内容审核负责人
⭐⭐⭐⭐⭐

同时理解视频画面、音频和文字的能力让审核更全面准确。性价比极高，不到Gemini的十分之一。

📈 审核成本降低60%
全球化产品经理
⭐⭐⭐⭐⭐

113种语言全覆盖，我们的海外业务不再需要为每种语言单独对接模型。全模态交互体验流畅。

📈 多语言支持成本降低70%

🌐 行业落地洞察

Qwen3.5-Omni-Plus的发布标志着全模态大模型从「拼接方案」向「原生架构」的范式转变。原生全模态架构在跨模态推理上的优势，加上不到Gemini十分之一的定价，将推动全模态AI能力在企业级应用中的普及。215项评测SOTA的成绩也证明了中国大模型在全模态领域的领先地位。

✅ 最佳实践建议

全模态任务建议一次性提供所有模态输入，让模型进行跨模态协同理解
长视频任务建议利用256K上下文和10小时音频支持，避免分块处理
多语言场景建议利用113种语言覆盖能力，统一使用Omni处理而非分别对接
相比分别采购视觉、语音和文本模型，Omni的统一方案在成本和集成上更优
关注百炼平台官方定价页面获取最新价格信息

❓ 常见问题解答

Q: Qwen3.5-Omni-Plus是什么类型的AI模型？
A: 是阿里云通义千问的旗舰级原生全模态大模型，支持图片、视频、语音、文字的全模态输入输出。
Q: Qwen3.5-Omni-Plus与拼接方案有什么区别？
A: 采用原生全模态架构，从模型底层统一编码多模态，跨模态推理能力优于视觉+语音模型的拼接方案。
Q: Qwen3.5-Omni-Plus支持多少种语言？
A: 覆盖113种语言的全模态交互，适合全球化多语言应用。
Q: Qwen3.5-Omni-Plus的定价是多少？
A: 定价不到Gemini-3.1 Pro的十分之一，具体价格建议查看阿里云百炼平台官方定价页面。
Q: Qwen3.5-Omni-Plus支持多长的音频输入？
A: 支持超过10小时的音频输入，配合256K上下文窗口，适合长音频和长视频处理。
Q: 如何接入Qwen3.5-Omni-Plus？
A: 通过阿里云百炼平台API调用，API格式与千问文本模型一致，已有千问用户可平滑迁移。

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产品问答

提问
Qwen3.7-Max选API还是Token Plan？不同用量怎么选更省钱
avatar
epx8wagi回答：
对于Qwen3.7-Max，API按量付费和Token Plan订阅两种模式分别对应"用多少付多少"和"提前锁定成本"两种逻辑，具体选型取决于月度Token消耗量。 API按量付费采用后付费模式，按输入和输出Token数量分别计费。输入原价12元/百万Tokens、输出36元/百万Tokens。 目前可享受限时5折优惠，折后输入6元/百万Tokens、输出18元/百万Tokens。缓存命中的输入Token折后仅1.2元/百万Tokens。 Batch模式下输入和输出Token单价均按实时推理价格的50%计费。无最低消费门槛，适合业务量波动大、临时测试的场景。 Token Plan订阅是该平台面向团队推出的预付费套餐模式，按"坐席"订阅，提供标准、高级、尊享三档。 订阅用户可使用该模型等多种主流模型，Credits统一计量，支持多模型切换。当前该模型Credits消耗减半。 订阅模式下接口调度优先级高于按量付费用户，避免公共队列拥堵。 两种模式的核心差异在于成本结构：API按量付费是"用多少花多少"，用量低时更省钱；Token Plan是"提前锁定固定成本"，用量高时边际成本趋近于零。 选哪个，本质上是算一笔账——你的月度Token消耗量落在哪个区间。
2026-07-31
replies 3个回答
提问
Qwen3.7-Max值得长期订阅吗？后续会不会降价
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30v6akuj回答：
Qwen3.7-Max当前的核心定价逻辑是"旗舰性能、多重折扣"，长期订阅的价值天花板取决于你用它能产出什么，而不是它本身贵不贵。 先看硬成本。该模型原价输入12元/百万Tokens、输出36元/百万Tokens。 目前多重优惠叠加后实际支付成本远低于原价：AI通用节省计划包月5折、按季度低至4.5折；百炼Token Plan提供个人/企业多档位订阅；新用户可领超7000万免费Tokens；夜间错峰时段最低可至2折。 再看性能回报。该模型在Code Arena编程评测中得分1541，位列全球第二、国产第一；在Artificial Analysis评测中综合得分56.6分，全球第五、国产第一；支持100万Token超长上下文和35小时长周期自主执行。 长期订阅的价值判断不在价格本身，而在价格与产出的比值。 如果你用它做代码审查、研报分析、复杂智能体任务，单次调用成本（5折后约0.006元/次的中等复杂度对话）远低于一名工程师或分析师的时间成本。 把"值不值"的问题转化为"用不用的上"——用得上的场景，长期订阅就是划算的。
2026-07-31
replies 3个回答
提问
Qwen3.7-Max能做代码审查吗？编程场景靠谱吗
avatar
chib3iaf回答：
Qwen3.7-Max的代码审查能力建立在三个核心基础之上：全参数密集架构、百万级超长上下文、以及编程智能体的专项优化。 全参数密集架构保证了代码理解的深度。 该模型采用全参数密集架构，推理阶段全部万亿级参数同步参与计算。这种设计能够最大化调动模型内部全部知识权重，在超大规模代码库重构、多层嵌套逻辑推理场景中，输出内容无断层、逻辑一致性更强。 代码审查需要跨文件、跨模块理解代码间的调用关系和依赖链，密集架构提供了持续稳定的推理质量。 百万级超长上下文支撑了大型代码库的全局审查。 该模型支持100万Tokens上下文窗口，最大输出65536Tokens。这意味着它可以一次性处理数万字的项目文档与完整代码片段，在审查大型PR时无需分段输入，避免了信息割裂导致的理解偏差。 编程智能体的专项优化让它更贴近真实开发场景。 该模型内置全栈代码生成、调试、重构能力，兼容Python、Java、C++等主流语言。更重要的是，它的编程能力呈现出一个鲜明特征：在"软件工程实践"相关任务上的表现尤为突出，包括代码审查、Bug定位、测试用例生成、技术文档编写等实际开发场景中的高频任务，而非仅仅停留在算法题的解答上。 这意味着其代码审查能力不是"刷榜刷出来的"，而是针对真实开发工作流优化的。 实际验证数据： 在Code Arena编程评测中，该模型得分1541，超越GPT-5.5、Gemini-3.5-Flash等一众模型，仅次于Claude系列，在大模型厂商中排名全球第二。在LiveCodeBench基准测试中，该模型以91.6%的得分领先。 这些数据共同指向一个结论：该模型的编程基础能力已经达到了可以承担代码审查任务的水平。
2026-07-31
replies 3个回答
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