模型
别名：通义千问
通义千问系列的90亿参数模型
已跟踪 3 条高相关材料
最近变化
2026-10-09 · Microsoft-Decision-1在36个盲测基准中准确率最高，覆盖约15万问题
为什么值得关注
Qwen3.5-9B 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
Microsoft-Decision-1 is live on OpenRouter. Microsoft's numbers: highest accuracy across 36 blind b...
OpenRouter(@OpenRouterAI) · 8.5 分
微软新模型Microsoft-Decision-1在36个基准测试中准确率最高，速度比GPT-6快35倍，基于Qwen3.5-9B微调。
Mellum2.1 Gets to Work: A Fast Open Model for Coding Agents
The JetBrains Blog · 8.5 分
JetBrains发布Mellum2.1，通过强化学习提升代理编码能力，速度和性能显著优化。
基于 Qwen3.5-9B、在 5 亿 token 的 Claude 思维链轨迹上全参数微调的推理模型，支持 1M 上下文、原生 Fun...
Geek(@geekbb) · 8.5 分
基于Qwen3.5-9B模型的Qwythos 9B推理模型，通过5亿token的Claude思维链微调，支持1M上下文和多模态功能，量化后仅需5.2GiB显存。
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微软新模型Microsoft-Decision-1在36个基准测试中准确率最高，速度比GPT-6快35倍，基于Qwen3.5-9B微调。
入选理由：Microsoft-Decision-1在36个盲测基准中准确率最高，覆盖约15万问题
JetBrains发布Mellum2.1，通过强化学习提升代理编码能力，速度和性能显著优化。
入选理由：Mellum2.1使用强化学习训练，支持在真实代码库中自主编辑文件
基于Qwen3.5-9B模型的Qwythos 9B推理模型，通过5亿token的Claude思维链微调，支持1M上下文和多模态功能，量化后仅需5.2GiB显存。
入选理由：Qwythos 9B模型在5亿token的Claude思维链数据上完成全参数微调
