AMD真行啊！阿里通义千问3.5刚发布，它家显卡立马就能跑

麻薯滑芝士

哟，各位刷着B站、蹲着微博、瞅着知乎的科技乐子人们，注意了啊！来新活儿了，还是硬菜！这热闹你们要是不凑，那可亏大了。

咱都知道，这两天AI圈那叫一个锣鼓喧天，为啥？阿里那边，他们家那个巨能唠的“通义千言”大模型，不是，是“通义千问”，刚把3.5这代给端出来了。按理说，这新模型发布，各家芯片厂商都得跟着适配优化对吧？那不得等个把月甚至小半年？嘿，您猜怎么着？有人啊，他不按常理出牌。

谁啊？AMD。对，就是那个在显卡界跟老黄（NVIDIA）打得有来有回的“苏妈”家。

人家AMD在自家开发者资源页面上，借着Techpowerup这类科技媒体的风，直接官宣了：“Day 0 Support”。啥意思？就是“零日支持”。通义千问3.5模型是2026年2月17日这天发布的吧？巧了，就在同一天，AMD拍着胸脯说：我们家那几块最新的“ instinct”计算卡，什么MI300X、MI325X、MI355X，现在、立刻、马上！就能跑这个最新的Qwen 3.5模型！而且是跟阿里那边的Qwen团队紧锣密鼓合作搞出来的，不是瞎糊弄。

这操作，你说快不快？简直就是新模型前脚刚迈出发布会大门，AMD后脚就把专车给备好了，司机（ROCm软件栈）到位，导航（优化框架）调好，就等您（开发者）上车开跑了。用的还是现在最趁手的俩“驾驶辅助”系统：SGLang和vLLM这两个推理服务框架。这排面，够足吧？

那可能有兄弟要问了：“不就支持个新模型嘛，每年那么多新模型，这有啥可唠的？”

哎，您这话问到点子上了。这回啊，真不是普通的“支持一下”。AMD和阿里这波联手，瞄准的是一个让所有搞AI应用的人都头疼欲裂的终极难题——“长上下文”的瓶颈。

我给你打个比方你就明白了。以前的大模型，就像是个记性特别好但脑子转得有点慢的学霸，你让他读一篇短文（比如几千个词），他分析得头头是道。但你要是啪一下扔给他一整本《三国演义》（动辄几十万上百万字），让他立刻告诉你赵云在哪一页干了啥，他CPU（哦不，是GPU）可能就得干烧了。为啥？因为传统的模型架构有个死穴：处理文本的长度每增加一倍，它需要的内存和算力可不是简单加一倍，而是指数级地往上翻！这就叫“二次方复杂度”。所以以前你想处理超长文本，要么加钱堆几十张卡，要么就等着慢如蜗牛。

这回的Qwen 3.5，人家直接换了“内功心法”。它用了一个叫“混合注意力”​ 的架构。简单说，就是它不傻干了。它在传统的全注意力层中间，穿插了一种叫“门控Delta网络”的线性注意力层。这个线性注意力层处理文本的复杂度是随着长度线性增长的，而不是指数爆炸。这样一来，模型在整体上就能部分绕开传统Transformer那个要命的二次方复杂度死穴。

结果就是啥呢？AMD那边原话说，在超过3万2千个词元的超长上下文里，Qwen 3.5的推理吞吐量比它的前辈们高出一大截。而且最高能支持到25.6万词元（256K）的上下文窗口。这意味着啥？意味着你可以把一整本技术手册、几百页的合同、甚至好几个小时的会议转录稿，一次性全塞给AI，让它帮你总结、问答、分析，它都能hold住，而且速度还不慢。这对于想搞“数字员工”、智能客服、复杂文档处理的企业来说，吸引力是致命的。

光能处理长文本还不够，这年头AI不能“看图说话”都不好意思见人。Qwen 3.5这回是“天生多模态”。它那个视觉模块更邪乎，叫“深度堆栈视觉Transformer”。处理图片不算啥，它看视频是当成一个立体的“三维数据块”来看的，直接用上3D卷积来理解画面是怎么随着时间变化的。这设计，摆明了就是想让AI当一个真正的“视觉特工”，能在复杂的工业流水线上识别零件缺陷，或者在医院影像里辅助找病灶。

再说说它的“脑子”结构。Qwen 3.5有个超大号的版本是用了“混合专家”​ 模型的。但这个MoE和以前的也不一样，它玩了个新花样：“共享专家”。你可以想象成，它有一群各有所长的专业顾问（路由专家），但同时，还有个啥都懂点的“全能管家”（共享专家）每个问题都先过一遍。这样既能发挥专家的特长，又能保证回答的稳定性和常识不跑偏。最关键的是，这种结构在干活儿（推理）的时候，每次只激活一小部分“专家”，用更少的计算资源，就能干出比那些全体神经元一起上的“稠密大模型”更漂亮的活儿。用AMD的话说，这能带来“巨大的成本节约”。

好，模型这么牛，关你AMD显卡啥事？这不就来了嘛！AMD这回不是简单地说“我兼容”，而是实打实地做了底层优化。

比如那个核心的“门控Delta网络”，AMD已经通过Triton编译器，为它在ROCm平台上提供了优化后的内核，在vLLM框架里可以直接用，开箱即省心。
那个“共享专家”路径里的矩阵乘法计算，用上了AMD高度优化的hipBLASLt库，算得快。而负责调度“专家”的模块，也用了优化过的融合MoE实现。
就连处理多模态的3D卷积和特殊的视觉位置编码，也都通过标准的MIOpen和PyTorch内核在AMD GPU上获得了完全支持。

说白了，AMD就是把从模型架构里冒出来的各种新奇计算操作，都在自家显卡的驱动和软件栈上，提前铺好了高速公路，确保你一脚油门下去，没有坑洼，直接飙起速度来。

所以啊，你看明白没？这根本不是什么简单的“新模型发布，老牌厂商跟进”的常规戏码。这是一场针对未来AI Agent（智能体）和企业级复杂应用的精准卡位战。

AMD和阿里这波合作，给开发者，特别是那些系统架构师和运维大佬们，画了一张特别诱人的大饼：你想搞真正能处理复杂任务、能看能想、能记忆超长对话历史的下一代AI应用吗？来，我这儿有现成的、顶级的开源模型（Qwen 3.5），还有现成的、能高效跑这个模型的硬件和全栈软件方案（AMD Instinct + ROCm + SGLang/vLLM），而且今天就能开始干！最关键的是，这条路不走，你就不用被单一的芯片供应商绑定死，多了个选择，多了份议价权。

对于企业来说，这意味着你可以用更少的显卡，在单机或者单个节点上，就跑起超大规模的模型和超长的上下文，把硬件成本和生产部署的复杂度给打下来，把投资回报率给提上去。这在真金白银的商业世界里，诱惑力可比什么技术噱头实在多了。

行了，一口气唠了这么多，咱总结一下这篇新闻的看点：
时间掐得准：2026年2月17日，模型发布即支持，这响应速度没谁了。
痛点打得狠：专治“长上下文”和“高推理成本”这两大企业AI心病。
技术跟得紧：从混合注意力到多模态3D卷积，底层优化到位，不是纸上谈兵。
生态给得全：模型、硬件、软件框架、优化栈，一条龙服务，直接面向生产。

所以，还在纠结用哪家方案跑下一代大模型应用的伙计们，尤其是那些对成本敏感、又渴望技术前沿的中小团队和开发者，现在可以搬个小板凳，好好研究一下AMD开发者官网那个“快速入门指南”了。这波啊，AMD确实是撺掇着阿里，给本就火热的AI算力市场，又添了把实实在在的干柴。

怎么样，这瓜够大够甜吧？技术细节可能有点烧脑，但咱唠明白了，这背后的门道和机会，是不是比光看个新闻标题带劲多了？得，今儿就先唠到这儿，有啥新动静，咱再接着聊！

liqh

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