在人工智能开源领域，国产模型再次交出了一份惊艳的答卷。4月19日晚间，备受期待的千问3.6系列中等尺寸模型——
这款模型最核心的亮点在于其“以小博大”的极致效率。虽然总参数量高达350亿，但得益于先进的混合专家（MoE）架构，在实际运行推理时仅需激活30亿参数。这意味着开发者可以用更低的算力成本，获得远超同体量模型的智能输出能力。
在多项权威基准测试中，新模型的表现堪称“跨级挑战”。无论是在考察终端编程能力的Terminal-Bench2.0，还是针对真实世界Agent能力的评估中，其表现不仅大幅超越了前代产品，甚至能够与参数量更大的稠密模型一较高下。
除了硬核的编程与逻辑能力，该模型还引入了“多模态思考”模式。在处理复杂的视觉语言任务时，它能够像人类一样对图像进行空间智能分析和识别。在RefCOCO等复杂图像识别测试中，它取得的高分成绩证明了其在理解现实物理世界方面的巨大潜力。
为了让技术更快速地转化为生产力，该模型已实现与OpenClaw、Claude Code等主流Agent框架的深度兼容。这种高度的适配性，使其有望成为开发者本地部署“智能大脑”的首选底座，轻松应对长程且复杂的业务逻辑。
目前，感兴趣的开发者已经可以通过