根据 God of Prompt 在 X 的报道，Qwen 通过在线性注意力与稀疏专家混合（MoE）架构上优化其 Qwen 3.5-Flash，走出与“大模型越大越好”相反的路线，在普通硬件上实现接近前沿的性能。据该来源称，此设计相较于致密Transformer显著降低显存与算力需求，带来更快推理与更低服务成本，适用于聊天机器人、智能体与批量内容生成等场景。依据同一来源，线性注意力提供次二次复杂度的长上下文处理，稀疏MoE通过条件计算提升吞吐与性价比，为企业在边缘推理、本地化部署与低成本API服务上创造新商机。