本文介绍了阿里巴巴通义实验室发布的最新大模型 Qwen3.5，该模型在推理、编程、智能体能力与多模态理解等基准测试中表现优异。文章详细阐述了 Qwen3.5-27B 模型的本地部署过程，包括安装 vLLM 计算引擎、下载模型、启动 API 服务等步骤，并提供了使用 curl、Python OpenAI 和 LangChain 等方式连接测试的实例。此外，还展示了模型在图片理解方面的能力。通过本文，读者可以快速掌握 Qwen3.5 的安装和使用方法，为提升生产力打下坚实基础。

一、Qwen3.5 简介

Qwen3.5 系列是阿里巴巴通义实验室于 2026 年 2 月发布的最新迭代大模型，属于原生视觉-语言模型，在推理、编程、智能体能力与多模态理解等全方位基准评估中表现优异，有效助力开发者与企业显著提升生产力。

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下面是 Qwen3 不同尺寸模型具体的基准测试结果，可以发现轻量级的 Qwen3.5-27B 在多项权威基准测试中展现出超越部分更大规模模型的卓越性能，整体表现比肩 GPT-5-mini 2025-08-27 模型。

1. 自然语言：

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2. 视觉语言

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下面主要借助 vLLM 计算引擎，本地私有化部署 Qwen3.5-27B 模型，其中核心依赖版本如下：

vllm==0.16.1rc1.dev37+g4fec53cfc
torch==2.10.0+cu129
torchvision==0.25.0+cu129
transformers==4.57.6
modelscope==1.34.0

二、Qwen3.5-27B 本地部署

2.1 安装 vLLM

uv pip install vllm --torch-backend=auto --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly

请添加图片描述

安装结束后可验证是否安装正常：

vllm -v

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2.2 下载模型：

这里使用 modelscope 快速下载到本地：

modelscope download --model="Qwen/Qwen3.5-27B" --local_dir Qwen3.5-27B

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请添加图片描述

2.3 启动API服务：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1

vllm serve "Qwen3.5-27B" /
  --host 0.0.0.0 /
  --port 8000 /
  --dtype bfloat16 /
  --tensor-parallel-size 2 /
  --cpu-offload-gb 0 /
  --gpu-memory-utilization 0.8 /
  --max-model-len 32768 /
  --api-key token-abc123 /
  --enable-prefix-caching /
  --reasoning-parser qwen3 /
  --enable-auto-tool-choice /
  --tool-call-parser qwen3_coder /
  --trust-remote-code

关键参数说明：

参数 说明
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 指定使用的GPU设备
dtype 数据类型，其中 bfloat16，16位浮点数，适合 NVIDIA A100 等设备
tensor-parallel-size Tensor 并行的数量，当多 GPU 分布式推理时使用，建议和GPU的数量一致
cpu-offload-gb 允许将部分模型权重或中间结果卸载到 CPU 的内存中，单位为 GB。，模拟 GPU 内存扩展，如果部署的模型大于了显存大小可以设置该参数，但是推理速度会大大下降
gpu-memory-utilization 设置 GPU 内存利用率的上限
max-model-len 允许模型最大处理的Token数，该参数越大占用显存越大
api-key API 认证密钥
enable-prefix-caching 启用前缀缓存减少重复计算
reasoning-parser 指定推理解析器
enable-auto-tool-choice 启用自动工具选择
tool-call-parser 工具调用解析器

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显存使用情况：

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如果启动显存不足，可适当调整 gpu-memory-utilization 和 max-model-len 参数，或通过 cpu-offload-gb 将部分模型权重卸载到内存中。

启动后，可通过 /v1/models 接口可查看模型列表：

curl http://127.0.0.1:8000/v1/models -H "Authorization: Bearer token-abc123"

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三、Qwen3.5-27B 模型使用测试

3.1 curl 连接测试

测试API交互：

curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions /
    -H "Content-Type: application/json" /
    -H "Authorization: Bearer token-abc123" /
    -d '{
        "model": "Qwen3.5-27B",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user",content": "你是谁，你认识小毕超吗？"}
        ]
    }'

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Qwen3.5 模型默认以思考模式运行，在生成最终回答前会输出由 <think>/n.../</think>/n/n 标记的思考内容，该过程已由计算引擎自动转换，思考内容在 reasoning 字段中体现。

Qwen3.5 不支持类似 Qwen3 的软切换功能，如 /think 和 /nothink。如果需要禁用思考，直接输出最终回答，可在请求体中添加参数：

"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": false}

完整的请求如下所示：

curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions /
    -H "Content-Type: application/json" /
    -H "Authorization: Bearer token-abc123" /
    -d '{
        "model": "Qwen3.5-27B",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": "你是谁，你认识小毕超吗？"}
        ],
        "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": false}
    }'

请添加图片描述

3.2 Python OpenAI 连接测试

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://127.0.0.1:8000/v1/",
    api_key="token-abc123"
)

chat_response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen3.5-27B",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "你是谁，你认识小毕超吗？"}
    ],
    max_tokens=1024,
    temperature=0.7,
    top_p=0.8,
    presence_penalty=1.5,
    extra_body={
        "top_k": 20,
        "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False},
    },
)
print("Chat response:", chat_response)

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3.3 Python LangChain连接测试

import os

os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = "http://127.0.0.1:8000/v1/"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "token-abc123"
from langchain.chat_models import init_chat_model

llm = init_chat_model(
    f"openai:Qwen3.5-27B",
    temperature=0.7,
    extra_body={
        "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}
    }
)

print("Chat response:", llm.invoke("你是谁，你认识小毕超吗？"))

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3.4 Cherry Studio 连接测试

添加一个 OpenAI 类型提供商，配置 API 地址和密钥，然后点击管理增加模型：

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选用该模型问答：

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3.5 图片理解测试

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最后

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么？
  • 大模型是怎样获得「智能」的？
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …
第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示（Embeddings）
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …
第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …
第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

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6、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
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