{"id":52969,"date":"2026-02-16T10:00:00","date_gmt":"2026-02-16T13:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.solucoesindustriais.com.br\/news\/?p=52969"},"modified":"2026-02-18T11:54:03","modified_gmt":"2026-02-18T14:54:03","slug":"qwen3-5","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.solucoesindustriais.com.br\/news\/tecnologia-e-inovacoes\/qwen3-5\/","title":{"rendered":"Alibaba aposta no Qwen3.5 para liderar nova gera\u00e7\u00e3o de IA multimodal"},"content":{"rendered":"

Alibaba anunciou o Qwen3.5 como sua mais recente aposta em modelos de larga escala. A vers\u00e3o inicial re\u00fane 397 bilh\u00f5es de par\u00e2metros, mas ativa apenas uma fra\u00e7\u00e3o deles por opera\u00e7\u00e3o, estrat\u00e9gia que busca acelerar a infer\u00eancia sem sacrificar a capacidade anal\u00edtica.<\/h3>\n

A Alibaba apresentou oficialmente o Qwen3.5, nova gera\u00e7\u00e3o de modelos de intelig\u00eancia artificial que marca um avan\u00e7o relevante na corrida global por sistemas mais eficientes e escal\u00e1veis. A estreia ocorre com a vers\u00e3o open-weight Qwen3.5-397B-A17B, projetada para combinar alto desempenho em racioc\u00ednio, programa\u00e7\u00e3o e compreens\u00e3o multimodal com menor custo computacional.<\/p>\n

Modelo Qwen3.5 integra texto e vis\u00e3o<\/h2>\n

A Alibaba<\/a> anunciou o lan\u00e7amento do Qwen3.5, nova gera\u00e7\u00e3o de modelos de intelig\u00eancia artificial que estreia com a vers\u00e3o open-weight Qwen3.5-397B-A17B.<\/p>\n

O modelo \u00e9 descrito como o primeiro da s\u00e9rie 3.5 e combina capacidades avan\u00e7adas de racioc\u00ednio, programa\u00e7\u00e3o, atua\u00e7\u00e3o como agente e compreens\u00e3o multimodal, integrando texto e vis\u00e3o de forma nativa.<\/p>\n

A proposta \u00e9 oferecer maior produtividade para desenvolvedores e empresas, com ganhos relevantes de efici\u00eancia e desempenho.<\/p>\n

Embora re\u00fana 397 bilh\u00f5es de par\u00e2metros, o modelo ativa apenas 17 bilh\u00f5es por passagem, gra\u00e7as a uma arquitetura h\u00edbrida que combina aten\u00e7\u00e3o linear baseada em Redes Delta com Port\u00f5es e uma mistura esparsa de especialistas.<\/p>\n

Na pr\u00e1tica, isso permite reduzir custos computacionais e acelerar a infer\u00eancia sem comprometer a capacidade do sistema. A cobertura lingu\u00edstica tamb\u00e9m foi ampliada de 119 para 201 idiomas e dialetos, refor\u00e7ando a ambi\u00e7\u00e3o global da plataforma.<\/p>\n

Arquitetura h\u00edbrida e ganhos de desempenho<\/h2>\n

O Qwen3.5 foi constru\u00eddo sobre a arquitetura Qwen3-Next, com maior grau de esparsidade no modelo MoE e um sistema h\u00edbrido de aten\u00e7\u00e3o que combina Gated DeltaNet e Gated Attention.<\/p>\n

O pr\u00e9-treinamento ocorreu em escala significativamente superior \u00e0 gera\u00e7\u00e3o anterior<\/a>, com grande volume de dados textuais e visuais, incluindo conte\u00fados multil\u00edngues, de ci\u00eancia, tecnologia, engenharia e matem\u00e1tica, al\u00e9m de materiais voltados a racioc\u00ednio avan\u00e7ado.<\/p>\n

Segundo a empresa, o modelo alcan\u00e7a desempenho compar\u00e1vel a sistemas com mais de 1 trilh\u00e3o de par\u00e2metros, mesmo operando com ativa\u00e7\u00e3o parcial.<\/p>\n

Em termos de velocidade, a taxa de decodifica\u00e7\u00e3o apresenta ganhos expressivos em diferentes comprimentos de contexto, incluindo janelas de 32 mil e 256 mil tokens.<\/p>\n

Os avan\u00e7os tamb\u00e9m est\u00e3o ligados \u00e0 amplia\u00e7\u00e3o dos ambientes de aprendizado por refor\u00e7o. Em vez de otimizar m\u00e9tricas espec\u00edficas, o treinamento priorizou cen\u00e1rios mais complexos e generaliz\u00e1veis, o que resultou em melhorias nas capacidades gerais de atua\u00e7\u00e3o como agente.<\/p>\n

O desempenho agregado foi medido a partir de diferentes benchmarks voltados a planejamento, uso de ferramentas e intera\u00e7\u00e3o multimodal<\/a>.<\/p>\n

A infraestrutura de treinamento foi redesenhada para lidar com multimodalidade de forma eficiente. A companhia adotou paralelismo desacoplado entre componentes de vis\u00e3o e linguagem, uso extensivo de ativa\u00e7\u00f5es esparsas e um pipeline nativo em FP8, reduzindo consumo de mem\u00f3ria e elevando a velocidade de processamento.<\/p>\n

A estrutura de aprendizado por refor\u00e7o foi implementada de maneira ass\u00edncrona e desagregada, permitindo melhor uso de hardware e maior estabilidade no treinamento em larga escala.<\/p>\n

Modelo hospedado e uso pr\u00e1tico<\/h2>\n

Al\u00e9m da vers\u00e3o open-weight, a empresa disponibilizou o Qwen3.5-Plus como modelo hospedado por meio do Alibaba Cloud Model Studio.<\/p>\n

Essa vers\u00e3o oferece janela de contexto padr\u00e3o de at\u00e9 1 milh\u00e3o de tokens e integra\u00e7\u00e3o nativa com ferramentas oficiais, incluindo busca na web e interpretador de c\u00f3digo.<\/p>\n

No Qwen Chat, o sistema pode ser utilizado em tr\u00eas modos distintos. No modo autom\u00e1tico, o modelo ajusta dinamicamente o n\u00edvel de racioc\u00ednio e pode acionar ferramentas externas.<\/p>\n

No modo de racioc\u00ednio, aprofunda o processamento para resolver tarefas complexas. J\u00e1 no modo r\u00e1pido, prioriza respostas imediatas, reduzindo o consumo de tokens.<\/p>\n

Com a combina\u00e7\u00e3o de arquitetura eficiente, expans\u00e3o multil\u00edngue e foco em agentes capazes de m\u00faltiplas intera\u00e7\u00f5es, o Qwen3.5 marca uma nova etapa na disputa global por modelos de IA mais r\u00e1pidos, escal\u00e1veis e vers\u00e1teis, voltados tanto para pesquisa quanto para aplica\u00e7\u00f5es empresariais.<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Descubra como Qwen est\u00e1 revolucionando a tecnologia com inova\u00e7\u00f5es que moldam o futuro.<\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":53006,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[20],"tags":[],"class_list":["post-52969","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia-e-inovacoes"],"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.solucoesindustriais.com.br\/news\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/52969","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.solucoesindustriais.com.br\/news\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.solucoesindustriais.com.br\/news\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.solucoesindustriais.com.br\/news\/wp-json\/wp\/v2\/users\/6"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.solucoesindustriais.com.br\/news\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=52969"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.solucoesindustriais.com.br\/news\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/52969\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":53007,"href":"https:\/\/www.solucoesindustriais.com.br\/news\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/52969\/revisions\/53007"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.solucoesindustriais.com.br\/news\/wp-json\/wp\/v2\/media\/53006"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.solucoesindustriais.com.br\/news\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=52969"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.solucoesindustriais.com.br\/news\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=52969"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.solucoesindustriais.com.br\/news\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=52969"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}