问题——基础模型规模化落地后，行业面临多重挑战：性能瓶颈、部署成本高、推理效率低、应用门槛高。企业和开发者需要更强的模型能力来支撑复杂的内容生成、编程辅助、知识问答和企业智能化应用，但训练和推理对算力、显存、能耗的需求持续上升，导致中小企业难以承受部署成本，应用端也受限于调用费用和响应速度。如何在提升能力的同时降低资源消耗，成为大模型竞争的关键。
千问3.5-Plus的发布是我国大模型技术发展的重要进展。国际竞争加剧的背景下，国内企业通过技术创新和开源共享，正在缩小与国际先进水平的差距，并在成本效率上形成竞争优势。随着开源模型生态的完善和应用场景的深化，大模型技术将在更广泛的领域发挥作用，为经济社会发展提供有力的技术支撑。