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Qwen3.5 选型 + vLLM 部署实战：从 0.8B 到 397B，哪款最适合你？
内容提要
本文介绍了阿里云开源大语言模型Qwen3.5的选择与部署，提供从0.8B到397B的多种规格，适用于不同场景。推荐型号包括27B、35B-A3B和397B-A17B，分别在代码能力、性价比和综合性能上表现优异。文章还说明了如何在Kubernetes环境中使用vLLM进行模型部署及性能测试。
关键要点
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Qwen3.5 是阿里云最新开源的大语言模型系列，提供从 0.8B 到 397B 的多种规格。
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模型分为三大梯队：轻量稠密系列、MoE 系列和旗舰 MoE 系列，适用于不同场景。
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推荐型号包括 Qwen3.5-27B（代码能力出色）、Qwen3.5-35B-A3B（性价比高）、Qwen3.5-122B-A10B（接近旗舰性能）和 Qwen3.5-397B-A17B（综合能力最强）。
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模型支持视觉-语言多模态输入，原生上下文长度 256K tokens，最高可扩展至 1M tokens。
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在 Kubernetes 环境中使用 vLLM 部署模型，提供详细的部署配置示例。
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性能基准测试显示，INT4 版本在 GB200*4 环境下达到 1005 tok/s 的吞吐量，首 token 延迟平均 308ms。
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文章总结了模型选择、Kubernetes 部署和性能表现的完整流程。
延伸解读
模型选择的多样性
Qwen3.5 提供从 0.8B 到 397B 的多种规格，适应不同的应用场景。轻量稠密系列适合个人和边缘计算，而 MoE 系列则更适合企业级服务。选择合适的模型不仅影响性能，还关系到成本和部署复杂度。
Kubernetes 部署的优势
在 Kubernetes 环境中部署 Qwen3.5 模型可以充分利用集群资源，实现高效的模型管理和扩展。通过 vLLM 的配置示例，用户可以快速上手，降低部署门槛，适合希望在云环境中实现大规模推理的团队。
性能基准测试的重要性
文章中提到的性能基准测试结果显示，Qwen3.5 在 INT4 版本下的吞吐量达到 1005 tok/s，首 token 延迟为 308ms。这些数据对于评估模型在实际应用中的表现至关重要，用户应关注这些指标以优化使用体验。
延伸问答
Qwen3.5模型有哪些规格可供选择？
Qwen3.5模型提供从0.8B到397B的多种规格，分为轻量稠密系列、MoE系列和旗舰MoE系列。
哪个Qwen3.5型号适合代码能力强的场景？
Qwen3.5-27B型号在代码能力上表现出色，适合代码和工程场景。
如何在Kubernetes环境中部署Qwen3.5模型？
可以通过vLLM在Kubernetes中部署Qwen3.5模型，具体步骤包括创建Deployment配置文件并设置相关参数。
Qwen3.5的性能基准测试结果如何？
在GB200*4环境下，Qwen3.5的INT4版本达到1005 tok/s的吞吐量，首token延迟平均为308ms。
Qwen3.5模型支持哪些输入类型？
Qwen3.5模型支持视觉-语言多模态输入，原生上下文长度为256K tokens，最高可扩展至1M tokens。
Qwen3.5-35B-A3B型号的性价比如何？
Qwen3.5-35B-A3B型号激活参数仅为3B，性价比极高，适合企业级服务。
