Qwen3.5 发布那天我就跑去测了，不是因为多感兴趣，是因为手上有个项目的中文对话场景一直在用 GPT-4o，成本有点高，想看看能不能用国产模型替代。

测了一圈下来，结果挺有意思——有些场景 Qwen3.5 确实能打，但有些地方差距还是明显。

先说结论

能力维度	Qwen3.5	GPT-4o	胜负
中文理解	优秀	优秀	平
中文写作	非常好，语感自然	好，偶尔翻译腔	Qwen 胜
代码生成	良好	优秀	GPT-4o 胜
逻辑推理	良好	优秀	GPT-4o 胜
长文档理解	好（128K 上下文）	优秀（128K）	GPT-4o 微胜
指令遵从	良好	优秀	GPT-4o 胜
成本	极低	中等	Qwen 胜
国内延迟	极低	需走聚合节点	Qwen 胜

结论：中文对话/写作场景可以切 Qwen3.5，代码和复杂推理还是 GPT-4o 更稳。

接入方式

Qwen3.5 有两种接入路径：

方式一：阿里云百炼直连

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="你的-dashscope-key",
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen-plus",  # Qwen3.5 对应的模型名
    messages=[{"role": "user", "content": "用 500 字介绍一下 RAG 技术"}],
    max_tokens=1024,
)
print(response.choices[0].message.content)

方式二：聚合 API（如果你还用 GPT/Claude）

如果你的项目需要同时调 Qwen 和 GPT/Claude，用聚合 API 更省事，不用管理多套 Key：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="你的-ofox-key",
    base_url="https://api.ofox.ai/v1"
)

# 调 Qwen
qwen_res = client.chat.completions.create(
    model="qwen-plus",
    messages=[{"role": "user", "content": "用 500 字介绍一下 RAG 技术"}],
)

# 同一个 client 调 GPT-4o
gpt_res = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "用 500 字介绍一下 RAG 技术"}],
)

实测对比

我用 50 个测试 case 跑了下面几个维度：

中文写作

Prompt：写一封年终总结邮件，面向直属领导，500 字以内

Qwen3.5 的输出明显更"中文"——用词习惯、句式结构都很自然，不会有那种"作为一名XX，我深感荣幸"的翻译味。GPT-4o 写出来的中文偶尔会有英文思维的痕迹。

这个维度 Qwen 赢得很明显。

代码生成

Prompt：用 Python 写一个 LRU Cache，支持 TTL 过期

# GPT-4o 的实现 — 直接用 OrderedDict + 时间戳，结构清晰
import time
from collections import OrderedDict

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity: int, ttl: float = 60.0):
        self.capacity = capacity
        self.ttl = ttl
        self.cache = OrderedDict()
        self.timestamps = {}

    def get(self, key):
        if key not in self.cache:
            return None
        if time.time() - self.timestamps[key] > self.ttl:
            self.cache.pop(key)
            self.timestamps.pop(key)
            return None
        self.cache.move_to_end(key)
        return self.cache[key]

    def put(self, key, value):
        if key in self.cache:
            self.cache.move_to_end(key)
        elif len(self.cache) >= self.capacity:
            oldest = next(iter(self.cache))
            self.cache.pop(oldest)
            self.timestamps.pop(oldest)
        self.cache[key] = value
        self.timestamps[key] = time.time()

Qwen3.5 也能写出来，但有两个问题：

1. 第一次生成时漏了 TTL 过期检查的逻辑
2. 变量命名不够清晰（用了 d 代替 cache）

不是不能用，但需要多 review 一遍。GPT-4o 第一次就给出了工整可用的代码。

逻辑推理

Prompt：如果所有 A 都是 B，有些 B 是 C，那么"有些 A 是 C"这个结论对吗？

GPT-4o 直接给出正确答案（不一定对），并且解释了为什么——因为"有些 B 是 C"不代表 A 对应的那部分 B 是 C。

Qwen3.5 第一次回答说"对"，追问后才修正。这类逻辑推理题 GPT-4o 明显更稳。

延迟测试

模型	P50	P95	调用方式
Qwen3.5（百炼直连）	45ms	120ms	阿里云
Qwen3.5（ofox.ai）	55ms	140ms	聚合节点
GPT-4o（ofox.ai）	75ms	180ms	聚合节点
GPT-4o（官方直连）	380ms	1900ms	海外

Qwen 的延迟优势很大，毕竟纯国内链路。

我的选型策略

最终我没有二选一，而是按场景分配：

def select_model(task_type: str) -> str:
    """按任务类型选模型"""
    model_map = {
        "chinese_chat": "qwen-plus",         # 中文闲聊/客服
        "chinese_writing": "qwen-plus",       # 中文写作
        "code_generation": "gpt-4o",          # 代码生成
        "complex_reasoning": "gpt-4o",        # 复杂推理
        "simple_extraction": "qwen-plus",     # 简单信息提取
        "translation": "gpt-4o",              # 翻译（多语言）
    }
    return model_map.get(task_type, "gpt-4o")

中文场景切 Qwen 之后，月度 API 成本降了约 40%，用户体感没有下降。

小结

Qwen3.5 不是 GPT-4o 的完全替代品，但在中文场景已经非常能打了。如果你的业务以中文为主，把闲聊、客服、写作类任务切到 Qwen，能省不少钱，响应还更快。

代码和复杂推理还是交给 GPT-4o 或 Claude。