Qwen-3.5 ในวันตรุษจีน — มันเอาชนะระดับท็อปแบบปิดซอร์สในปี 2026 ได้หรือไม่

เมื่อวันที่ 16 กุมภาพันธ์ 2026 — จังหวะที่สอดรับกับช่วงเวลาที่เป็นที่จับตาอย่างสูงในคืนวันส่งท้ายปีใหม่จีน — Alibaba ประกาศเปิดตัว Qwen 3.5 การอัปเดตครั้งใหญ่ถัดไปของตระกูลโมเดลภาษาขนาดใหญ่และมัลติโมดัลเรือธงของบริษัท

กลุ่มรุ่น Qwen กำลังไล่ช่องว่างให้ใกล้เคียงกับโมเดลปิดซอร์สระดับท็อป ขณะที่รุ่นจากจีนอื่นๆ เช่น GLM-5 และ MiniMax M2.5 ก็ผลักดันขอบเขตไปข้างหน้าเช่นกัน บนเพดานคะแนนเบนช์มาร์กแบบล้วนๆ บางคอนฟิกแบบมีกรรมสิทธิ์ (รุ่นเฉพาะของ GPT/Gemini/Claude) ยังนำในบางช่องเฉพาะทาง แต่การผสมผสานของ น้ำหนักโมเดลแบบเปิด ฟีเจอร์เอเจนต์มัลติโมดัล และต้นทุนปฏิบัติการที่ต่ำกว่ามาก ทำให้ Qwen-3.5 กลายเป็นการมาถึงที่ก่อกวนมากที่สุดในช่วงต้นปี 2026

Qwen3.5 คืออะไร?

Qwen3.5 คือเจเนอเรชันล่าสุดของตระกูลโมเดลฐานมัลติโมดัลแบบน้ำหนักเปิดของ Alibaba (น้ำหนักเปิดสำหรับบางรุ่น พร้อมชั้นปิด/“plus” สำหรับข้อเสนอประสิทธิภาพสูงกว่า) ออกแบบมาสำหรับเวิร์กโฟลว์แบบ “agentic” — กล่าวคือ โมเดลที่สามารถรับรู้ได้ (ภาพ + ข้อความ) เหตุผลข้ามหลายขั้น และกระตุ้นเครื่องมือหรือการกระทำได้ การประกาศของ Alibaba วางกรอบให้ Qwen3.5 เป็นการก้าวกระโดดทั้งด้านประสิทธิภาพ + ต้นทุนเหนือ Qwen3 และรุ่นก่อนหน้า ด้วยความสามารถด้านวิสัยทัศน์-ภาษา / เชิงเอเจนต์แบบเนทีฟ และรองรับหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่

เวอร์ชันที่เปิดตัว

Alibaba เผยแพร่รุ่นอย่างน้อยสองแบบ:

ฟีเจอร์สำคัญของ Qwen3.5 คืออะไร?

ด้านล่างคือภาพรวมรายละเอียดของนวัตกรรมหลักที่อยู่เบื้องหลัง Qwen3.5 และวิธีเปรียบเทียบกับโมเดลปิดซอร์สระดับท็อป:

1. สถาปัตยกรรมไฮบริดและประสิทธิภาพการอนุมาน

Qwen3.5 ผสานรวม:

• ชั้น MoE แบบเบาบาง (Sparse MoE layers) — เพื่อการสเกลที่มีประสิทธิภาพ
• Gated Delta Networks พร้อม linear attention — เพื่อการประมวลผลโทเค็นที่เร็วขึ้น
• หน้าต่างบริบทขนาดมหึมา — สูงสุด 1M โทเค็น (ขยายได้) ช่วยให้รองรับลำดับงานที่ยาว เช่น วิดีโอความยาวมากหรือฐานโค้ด โดยไม่ต้องแลกกับการใช้ตัวแทนชั่วคราว

การประเมิน: สถาปัตยัติกรรมนแบบไฮบริดของ Qwen3.5 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับ การอนุมานโทเค็นจำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพ เป็นข้อได้เปรียบในการใช้งานจริงที่ throughput และต้นทุนมีความสำคัญ

---

2. ความสามารถเชิงเอเจนต์ (Agentic)

“Agentic AI” หมายถึงโมเดลที่ดำเนินการงานโดยอัตโนมัติ — ตัดสินใจ ทำงานกับเป้าหมายบน GUI หรือดำเนินตรรกะหลายขั้นโดยไม่ต้องมีพรอมต์จากมนุษย์

ประกาศอย่างเป็นทางการของ Alibaba ระบุว่า Qwen3.5:

• ดำเนินงาน หลายขั้นตอนโดยอัตโนมัติทั้งบนแอปมือถือและเดสก์ท็อป
• รองรับงานเอเจนต์ด้านภาพ เช่น การจัดการ GUI และความเข้าใจวิดีโอ
• รวมความสามารถด้านการให้เหตุผลแบบขยายและการวางแผนงาน

สิ่งนี้ทำให้ Qwen3.5 ไม่ใช่แค่ LLM สำหรับการสนทนา แต่เป็น รากฐานสำหรับเวิร์กโฟลว์ AI อัตโนมัติ — ซึ่งกำลังเป็นแนวหน้าที่เกิดขึ้นใหม่ในการวิจัยและการปรับใช้ AI

3. มัลติโมดัลและความครอบคลุมด้านภาษา

หนึ่งในจุดเด่นของ Qwen3.5 คือ ความสามารถมัลติโมดัลแบบเนทีฟ: จัดการอินพุต ข้อความ ภาพ และวิดีโอ ได้อย่างราบรื่น — ซึ่งเป็นสัญลักษณ์ของระบบ AI รุ่นถัดไป นอกจากนี้ การรองรับภาษาได้ขยายอย่างมาก ครอบคลุม 201 ภาษาและภาษาถิ่น (เพิ่มจาก 119 ใน Qwen3) ขยายความสามารถในการใช้งานทั่วโลกอย่างมหาศาล

4. ปัญญามัลติโมดัล

แตกต่างจากโมเดลภาษาดั้งเดิมส่วนใหญ่ที่โดดเด่นเฉพาะในข้อความ การผสานวิสัยทัศน์-ภาษาของ Qwen 3.5 ทำให้สามารถทำงานต่างๆ เช่น:

• ความเข้าใจวิดัโอยาว — ตามรายงานรองรับอินพุตวิดีโอต่อเนื่องได้ถึง 2 ชั่วโมง
• การให้เหตุผลและการตีความเชิงภาพ — ในงานอย่างการจดจำภาพ การบรรยายภาพ และการตีความคำสั่งเชิงภาพ
• การสังเคราะห์ GUI และโค้ด — เช่น แปลง UI mockup เชิงภาพเป็นโค้ดที่ใช้งานได้จริง

คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้มันไม่ใช่แค่ LLM แต่เป็น โมเดลฐานมัลติโมดัลสำหรับเอเจนต์อัตโนมัติ

Qwen-3.5 ทำผลงานบนเบนช์มาร์กอย่างไร

การให้เหตุผลแกนกลางและการประเมินความรู้

ตารางต่อไปนี้สรุปตัวเลขเบนช์มาร์กที่เผยแพร่ เปรียบเทียบ Qwen3.5 กับคู่แข่งแบบมีกรรมสิทธิ์รายใหญ่:

• TAU2-Bench (การเรียกใช้เครื่องมือ + การให้เหตุผล): Qwen3.5 (รุ่นเปิด 397B) — ~87.1; คอนฟิก GPT-5.2 มักอยู่ช่วงปลาย 80s–90s บนชุด TAU ตามตารางของผู้ขาย
• BFCL-V4 (การเรียกฟังก์ชัน/เครื่องมือ): Qwen3.5 — ~72.9 ; โมเดลปิดระดับท็อปในลีดเดอร์บอร์ดของผู้ขายแสดงค่าสูงกว่า (รุ่น GPT-5.2 / Claude Opus บางคอนฟิกอยู่ราว ~77–78) BFCL วัดการเลือกฟังก์ชันอย่างแม่นยำ การประกอบอาร์กิวเมนต์ และการจัดวางเครื่องมือ
• VITA-Bench (ปฏิสัมพันธ์เอเจนต์มัลติโมดัล): Qwen3.5 — ~49.7 ; โมเดลปิดที่แข่งกันมีความหลากหลาย: บางรุ่นให้เหตุผลเชิงภาพแบบโมดัลเดียวสูงกว่า แต่ตัวเลขเอเจนต์มัลติโมดัลแบบบูรณาการของ Qwen แข่งขันได้
• DeepPlanning (การวางแผนระยะยาว): Qwen3.5 — ~34.3 ; DeepPlanning เป็นแบบทดสอบใหม่ที่ยาก เน้นการวางแผนหลายวันและหลายขั้นระยะยาว (บทความ: arXiv) คะแนนข้ามโมเดลแนวหน้าทั้งหมดยังมีพื้นที่ให้พัฒนา; จุดเด่นของ Qwen คือการปรับปรุงความสามารถเชิงเอเจนต์ระยะยาวเมื่อเทียบกับรุ่น Qwen ก่อนหน้า
• MMLU / MMMLU / งานด้านความรู้: Qwen3.5 — รายงาน MMLU/ตัวแปรราว ~88–89 (ตัวเลขจากผู้ขาย) อยู่ในระดับสูงสำหรับความรู้ทั่วไป / การให้เหตุผลเมื่อเทียบกับรุ่น Qwen ก่อนหน้า

ความหมายของตัวเลขเหล่านี้: Qwen3.5 ทำคะแนนได้ดีเป็นพิเศษบนลีดเดอร์บอร์ดเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือและมัลติโมดัล (BFCL, TAU2 ตัวแปร, VITA) ซึ่งสอดคล้องกับเป้าหมายผลิตภัณฑ์ที่ Alibaba ระบุ (เอเจนต์ที่ทำงานในแอป) บนงานให้เหตุผลมาตรฐานหรือโค้ด โมเดลแข่งขันได้แต่ยังไม่ครองทุกส่วนเหนือระบบปิดที่แข็งแกร่งที่สุด — มากกว่านั้นมันอยู่ในกลุ่มระดับบนและไล่ช่องว่างในหลายด้านที่ใช้งานจริง Qwen3.5 อย่างน้อย ทัดเทียมหรือเหนือกว่ากันเล็กน้อย กับโมเดลปิดชั้นนำในบางงาน — โดยเฉพาะการให้เหตุผลด้านความรู้ ความเข้าใจมัลติโมดัล และเวิร์กโฟลว์เอเจนต์

Qwen3.5 เหนือกว่าโมเดลปิดซอร์สระดับท็อปในปี 2026 หรือไม่?

นี่คือคำถามหลัก — และคำตอบต้องใช้ความละเอียดอ่อน นักวิเคราะห์ AI ที่เป็นกลางส่วนใหญ่จะอธิบาย Qwen3.5 ว่า สามารถแข่งขันกับระดับสูงสุดของโมเดลปิดซอร์สในปี 2026 และ — ในแง่ของ ต้นทุนต่อคุณค่าในโลกจริง — มักเหนือกว่าในหลายกรณีการใช้งานจริง โดยเฉพาะเมื่อความเป็นมัลติโมดัลและความยาวบริบทมีความสำคัญ

ใช่ — ในเบนช์มาร์กและเมตริกต้นทุนบางส่วน

ประสิทธิภาพและราคา: ในด้าน ต้นทุนต่อโทเค็น ความเร็วอนุมาน และความคุ้มค่าในการปรับใช้ Qwen3.5 นำหน้าอย่างมีนัยสำคัญ

ผลการทดสอบเบนช์มาร์ก: ผลลัพธ์ที่รายงานแสดงให้เห็นว่า Qwen3.5 ทัดเทียมหรือเหนือกว่า GPT-5.2 และ Gemini 3 Pro ในการให้เหตุผลเชิงความรู้ (MMLU-Pro) และเบนช์มาร์กเหตุผลขั้นสูง ในงานเชิงเอเจนต์ มีการอ้างว่าประสิทธิภาพเหนือ Gemini 3 Pro และ GPT-5.2

ความสามารถเอเจนต์: สถาปัตยกรรมของ Qwen3.5 ดูแข็งแกร่งเป็นพิเศษในชุดงานเอเจนต์ที่มัลติโมดัลและบริบทยาวมีความสำคัญ ในงานเชิงเอเจนต์ มีการอ้างว่าประสิทธิภาพเหนือ Gemini 3 Pro และ GPT-5.2

สถานการณ์ที่ Qwen-3.5 มีแนวโน้มจะ ทำได้ดีกว่า

1. สแต็กอนุมานขนาดใหญ่ที่ไวต่อความหน่วง ที่ผลผลิตสูงแปลงเป็นการประหยัดต้นทุนโดยตรง (เช่น แชตลูกค้าปริมาณสูง การสร้างโค้ดจำนวนมาก) การกล่าวอ้างด้าน throughput ของ Qwen-3.5 ทำให้น่าสนใจ
2. การปรับใช้แบบ on-premise ที่ไวต่อความเป็นส่วนตัว ซึ่งต้องการน้ำหนักเปิดและการปรับจูนในโลคัล (เช่น การแพทย์ ภาคที่ถูกกำกับดูแล) ใบอนุญาตแบบเปิดลดการผูกติดกับผู้ขาย
3. ไปป์ไลน์มัลติโมดัลเชิงเอเจนต์ที่ผสานเข้ากับแอปกรรมสิทธิ์ ที่เส้นทางจากภาพสู่การกระทำแบบเนทีฟช่วยลดความซับซ้อนของการอินทิเกรตและเพิ่มอัตราความสำเร็จแบบ end-to-end

ราคาและส่วนลด: ประสิทธิภาพด้านต้นทุนในฐานะข้อได้เปรียบเชิงแข่งขัน

หนึ่งในความแตกต่างที่เห็นได้ชัดที่สุดสำหรับ Qwen3.5 คือ การตั้งราคา — ทั้งต้นทุนโดยรวมและวิธีเปรียบเทียบกับระบบแบบมีกรรมสิทธิ์จากสหรัฐฯ

ราคาผ่าน API และโทเค็น

*แปลงจากข้อมูลราคาท้องถิ่นที่รายงาน; เป็นค่าประมาณเพื่อการเปรียบเทียบ

ข้อสังเกต: ราคาพื้นฐานของ Qwen3.5 — ประมาณ 1/18 ของบางโมเดลแบบมีกรรมสิทธิ์ — เปลี่ยนสมดุล ต้นทุนต่อประสิทธิภาพ อย่างมีนัยสำคัญสำหรับระบบองค์กรและนักพัฒนา ราคาต่อโทเค็นที่ต่ำช่วยลดค่าใช้จ่ายในการปรับใช้อย่างมาก โดยเฉพาะสำหรับงานอนุมานปริมาณสูง

ผลกระทบเชิงกลยุทธ์และตลาด

การผสมผสานของ Qwen3.5 ที่ประกอบด้วย ไลเซนส์แบบเปิด (Apache 2.0) ความสามารถมัลติโมดัล พร้อมใช้งานเชิงเอเจนต์ และ ราคาต่ำ อาจปรับรูปแบบการปรับใช้ AI ทั่วโลก — โดยเฉพาะสำหรับนักพัฒนาระหว่างประเทศที่ให้ความสำคัญกับต้นทุนและความยืดหยุ่น

นอกจากนี้ การเปิดตัวครั้งนี้อาจเร่งพลวัตการแข่งขัน:

• เพิ่มแรงกดดันต่อ ผู้ขายแบบปิดซอร์ส ให้เสนอราคาที่ดีขึ้นหรือเปิดน้ำหนัก
• เพิ่มการนำ AI ไปใช้ในระบบองค์กรท้องถิ่นที่ข้อจำกัดด้านต้นทุนเคยเป็นอุปสรรค
• ขยายความก้าวหน้าทางวิจัยด้วยการเข้าถึงแบบเปิดและการมีส่วนร่วมจากชุมชนบนแพลตฟอร์มอย่าง Hugging Face และระบบนิเวศนักพัฒนาของ Alibaba เอง

บทสรุป

การเปิดตัว Qwen3.5 ในคืนวันส่งท้ายปีใหม่จีนอาจตั้งมาตรฐานใหม่ในภูมิทัศน์ AI ปี 2026 แม้ว่าระบบแบบมีกรรมสิทธิ์อย่าง GPT-5.2, Claude Opus 4.5 และ Gemini 3 Pro จะยังคงแข็งแกร่ง Qwen3.5 ก็ ทัดเทียมหรือเหนือกว่า ในหลายงาน — และทำเช่นนั้นด้วยต้นทุนที่ต่ำลงอย่างมากและความสามารถมัลติโมดัลที่กว้าง

ในการประเมินเบนช์มาร์ก มาตรวัดชั้นนำจำนวนมาก จัดวาง Qwen3.5 ไว้ที่หรือเหนือระดับประสิทธิภาพของโมเดลปิดซอร์สชั้นนำ; ในด้านต้นทุนและประสิทธิภาพอนุมาน มัน เหนือกว่าอย่างเด็ดขาด

นักพัฒนาสามารถเข้าถึง Qwen 3.5 API ผ่านทาง CometAPI ได้แล้วตอนนี้ เริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดู คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าถึง โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับคีย์ API แล้ว CometAPI ให้ราคาที่ต่ำกว่าราคาทางการอย่างมากเพื่อช่วยให้คุณผสานรวมได้

พร้อมลุยหรือยัง?→ ลงทะเบียน Qwen-3.5 วันนี้ !

หากต้องการเคล็ดลับ คู่มือ และข่าวสารด้าน AI เพิ่มเติม ติดตามเราได้บน VK, X และ Discord!