Qwen3.5-122B-A10B

Qwen3.5-122B-A10B

这个模型同时读图像和文字并用文字回答，是总参数 122B、激活参数 10B 的混合专家模型。适合有大型 GPU 服务器、想用开源视觉语言模型做推理、编程和智能体的团队。

由 Qwen 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Qwen3.5-122B-A10B 是 Qwen 团队的大型开源模型，接收图像和文字输入，用文字回复。它总共有 1220 亿参数，每个 token 激活 100 亿，支持 201 种语言和方言。这个仓库里放的是 Transformers 格式的后训练权重。

适合谁：适合有高性能 GPU 硬件、想用开源视觉语言模型做推理、编程和智能体工作的团队，许可证为 Apache 2.0。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
软件 | 开发者 | 同时针对截图、图表和代码提问 | 解释截图里显示的一个错误
AI 产品 | 智能体开发者 | 运行能读网页和图像的智能体 | 读一张图表并说明趋势
全球服务 | 本地化团队 | 用 201 种语言和方言服务用户 | 用印地语回答一个支持问题
研究 | 机器学习研究人员 | 研究混合专家结构的视觉语言模型 | 把它和较小的 Qwen3.5 模型比较

如果你只有一块消费级 GPU，可以跳过它，因为光是 4-bit 的估算就要约 62.5 GB。

用在哪里：模型卡说这些文件能配合多种部署方案使用。

• Hugging Face Transformers
• vLLM 和 SGLang 服务器
• KTransformers
• Windows、macOS 或 Linux，下载时需要 Python

Use case | Who | What they get back
图像问答 | 开发者 | 关于图像内容的文字回答
推理和编程 | 工程师 | 写好的代码或分步骤的回答
智能体任务 | 智能体开发者 | 用于长流程、需要调用工具的任务的文字回复
多语言聊天 | 支持团队 | 201 种语言和方言中许多种的回复

如何设置：你需要 Python 和非常大的内存。

• 带 pip 的 Python
• 放下权重所需的内存：BF16 精度约 250 GB，压缩到 4-bit 约 62.5 GB
• Transformers、vLLM、SGLang 或 KTransformers 这类部署方案

1. 用 pip 安装 Hugging Face hub 工具。
2. 用 hf 命令下载模型文件。
3. 在 Transformers 里加载，或者启动 vLLM 或 SGLang 服务器。

pip install -U huggingface_hub
hf download Qwen/Qwen3.5-122B-A10B

如何使用：在一种受支持的方案里加载模型，然后发给它包含文字、也可以包含图像的提示词。具体调用写在模型卡里，这里给出的文字没有转载，请按模型卡来写代码。

示例：你发一张白板草图的照片，问图上画的是什么。模型用文字回复，读出草图的内容，并简要总结各个部分。

新手与专家：如果你刚接触大模型，要知道它需要服务器级的机器。先在磁盘足够的机器上下载文件，再按模型卡来跑第一个提示词。

如果你熟悉这个领域：语言模型有 48 层，采用混合布局，混合了 Gated DeltaNet 和 Gated Attention 模块，每个模块后面都跟着一个混合专家层。它有 256 个专家，每个 token 激活 8 个路由专家和 1 个共享专家，并带视觉编码器。它用多步 MTP 训练。原生上下文为 262,144 个 token。

用 hf 下载文件
在 Transformers、vLLM 或 SGLang 里加载
发送文字和图像
把 token 路由到被激活的专家
收到文字回复

注意事项：模型卡说原生上下文是 262,144 个 token，可以扩展到最长 1,010,000。它的基准测试表把这个模型和 GPT-5-mini、GPT-OSS-120B、Qwen3-235B-A22B 以及其他 Qwen3.5 规模做了比较。

Title: 权重大小，单位 GB
BF16: 250 GB
4-bit (estimate): 62.5 GB

• License: Apache 2.0
• Cost to run: 未提及，只需要你自己的硬件
• Data it reaches: 你发给它的图像和文字，以及电脑上的模型文件，模型卡没有提到其他内容
• Not for: 小型机器，因为权重多达数百 GB

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：image text to text
• 框架：transformers
• 参数量：125B
• Weights: about 250 GB in BF16; about 62.5 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：810,081
• 点赞：653
• 许可证：apache-2.0
• Quantized versions: 177
• Fine-tunes: 57
• 标签：transformers, safetensors, qwen3_5_moe, image-text-to-text, conversational

链接

• 模型：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-122B-A10B
• 文件：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-122B-A10B/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download Qwen/Qwen3.5-122B-A10B

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。