Qwen3.5-122B-A10B

Qwen3.5-122B-A10B 属于 Qwen3.5 系列，是该系列中以 122B 总参数规模交付的开源权重版本。与 Qwen3 系列多数型号只处理纯文本的常见用法相比，这一代把图像输入纳入同一模型：输入模态为 text、image，输出仍为 text，图文混合的问答、文档理解和图像描述类任务不必再串联独立的视觉模型。 它的核心价值在于权重可得性。Apache-2.0 许可允许商用与改造，团队可以把它部署在自有环境里处理不便外发的图文数据，或基于自有语料做继续训练。122B 的总参数规模属于中大型档位，高于常见的轻量对话模型，低于同系列 235B、480B 级别的旗舰型号，适合在效果与推理成本之间取平衡的部署场景。 需要说明的是，该模型的能力项在本站未标注，也没有收录第三方跑分；官方价格未公开，目前没有平台收录报价。因此选型时应以自有业务样本的实际测试为准，而不是依赖榜单结论。

选型建议需要可商用权重、图文输入且愿意自行承担推理成本时选它；想要开箱即用的托管报价、明确跑分背书或极低延迟时，先不要选。

• 在自有 GPU 环境部署图文问答服务，处理含截图、表单的客服工单
• 基于 Apache-2.0 权重做行业语料继续微调，沉淀内部知识问答模型
• 对扫描件、产品图批量生成结构化文本描述，供下游检索与归档使用
• 在数据不出内网的合规场景中替代外部接口，承接文档审阅类任务
• 作为同系列小模型与旗舰型号之间的中间档，做效果与成本的对照测试

公开资料对 Qwen3.5-122B-A10B 的结构细节披露有限，以下判断基于站点事实与型号命名，可确认的部分以权重形态和模态支持为主。

• 结构采用 122B 总参数的开源权重形态，型号名中的 A10B 指向稀疏激活设计，即每个 token 只调用部分参数，具体专家数量与激活参数未在公开事实中给出。
• 能力输入侧同时接受文本与图像，输出仅有文本，因此适合图像问答、图文对照阅读一类任务，不具备图像、音频或视频生成能力。
• 披露官方未公布逐层结构、训练数据构成与训练算力等信息，本站也未收录该模型的技术报告，架构细节需以 Qwen 后续的官方说明为准。

开源权重

是

许可证

apache-2.0

参数规模

122B

本站未收录该模型的第三方跑分，能力项也处于未标注状态，性能判断只能基于参数规模、模态支持与同类 Qwen 模型的使用经验做定性推断。

• 强项图文混合理解与中等规模文本生成是它的目标区间，122B 总参数在开源权重中属于偏上档位，通常比轻量模型更能承担多步推理与长文档处理。
• 短板没有公开跑分可横向验证，实际效果存在不确定性；同等条件下，122B 规模对显存和延迟的要求明显高于 Qwen3-Next-80B 这类更小的同系列模型。
• 适合适合有自有算力、对数据合规敏感、需要图像输入又不想串联多个模型的团队；追求极低延迟或纯文本高并发的场景，可优先考虑更小或更专用的型号。

官方价格未公开，本站也未收录任何平台的托管报价，只能借助同类 Qwen 托管模型的价格区间做参照，无法给出该模型自身的单位成本。

• 定位开源权重本身不按 token 计费，成本主要来自自建推理的算力与运维投入；若走第三方托管，则完全取决于平台定价，目前无从比较。
• 横向对比同类 Qwen 托管实例的输入价从每百万 token 0.15 美元到 4 美元不等，输出价跨度更大，说明同系列不同规格之间的定价差异相当明显。
• 平台差价收录平台数为 0，没有任何渠道报价，跨平台价差、缓存折扣与批量优惠均无法评估，暂时不具备比价基础。
• 省钱图文任务量稳定且规模较大时，用 Apache-2.0 权重自部署可把边际成本压到接近硬件折旧与电力支出，前提是推理利用率足够高。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径能力项与第三方跑分均为空，本页不对效果强弱下结论，所有性能描述都是基于参数规模与模态支持的定性推断，不构成选型依据。
• 边界价格未公开且无平台收录，采购成本无法估算；上下文长度、量化与推理精度选项等关键参数也未在事实中给出，需查阅官方模型卡确认。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。