Qwen-VL系列模型核心考点
Qwen3.5 的一个关键卖点是混合注意力：Gated DeltaNet + 全局注意力。请详细说说 Gated DeltaNet 属于哪类线性注意力，它是如何在保持表达能力的前提下降低复杂度的？3:1 的混合比例有什么技术考量？
原题关于稀疏 MoE，Qwen3.5 宣称总参数接近 397B，但推理时只有 17B 激活。你能系统性说明它的 MoE 设计思路、路由策略，以及如何保证负载均衡和稳定性吗？
原题“原生多模态 VLM”这个说法很抽象，具体在模型结构和训练方式上是怎样体现的？尤其在图片、文档、视频理解这些任务上，它相比传统“语言模型+视觉编码器拼接”的方案强在哪里？
原题托管版 Qwen3.5-Plus 号称支持 1M token 上下文。结合它的混合注意力和推理优化，你能讲讲实现这种超长上下文的关键技术点吗？
原题官方博客提到为 Qwen3.5 搭建了一套异步强化学习框架，用来支撑大规模智能体训练。你能具体说明异步 RL 相对传统同步 RL 的改进点，以及它如何在工具使用、多轮对话等场景中发挥作用吗？
原题Qwen3.5 推理端大规模采用 FP8，你如何看待它在性能和精度之间的平衡？哪些模块会刻意保留更高精度？
原题qwen3.5 在很多基准上表现接近甚至对标 GPT-5.x / Claude 4.5 这类闭源模型。你能大致归纳一下它在语言、多模态、代码这些方向的能力表现和特点吗？
原题从工程和应用角度，如果你要在项目里选型 Qwen3.5，你怎么权衡开源版 Qwen3.5-397B-A17B 跟托管版 Qwen3.5-Plus？各自更适合哪些场景？
原题如果设计一个基于 Qwen3.5 的企业级多模态 Copilot（比如能看 PDF、看报表、看界面截图，还能写代码、查文档），会怎么搭架构？怎么用好它的多模态和 Agent 能力？
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