# Qu’est-ce que Qwen3.5, et comment le modèle ouvert d’Alibaba voit-il, réfléchit-il et agit-il?

Date: 2026-02-17 · Author: Robert Scales · https://guidetoartificialintelligence.com/fr/apprendre/qu-est-ce-que-qwen3-5/

**Answer:** Qwen3.5, lancé par Alibaba le 16 février 2026, est une nouvelle famille de modèles d’IA dont le premier membre à poids ouverts, Qwen3.5-397B-A17B, lit le texte, les images et la vidéo, prend en charge 201 langues et peut être téléchargé gratuitement sous la licence Apache 2.0. Il n’utilise que 17 de ses 397 milliards de paramètres pour chaque jeton, et Alibaba affirme qu’il coûte 60 % moins cher à faire tourner que son prédécesseur et qu’il est conçu pour des agents qui agissent dans des applications.

Hier, lundi 16 février 2026, l’équipe Qwen d’Alibaba a lancé **Qwen3.5**, la nouvelle génération de la famille de modèles qu’elle a rendue publique pour la première fois en 2023. Le premier modèle de la série est **Qwen3.5-397B-A17B**, et ses poids, les nombres appris à l’entraînement qui constituent le modèle, peuvent être téléchargés gratuitement sur Hugging Face sous la licence permissive **Apache 2.0**. Les entreprises peuvent donc le faire tourner sur leurs propres serveurs, l’adapter et l’utiliser à des fins commerciales.

Alibaba le présente comme un modèle « conçu pour l’ère de l’IA agentique », capable d’accomplir seul des tâches complexes. Selon la dépêche d’agence reprise par TimesLIVE, l’entreprise affirme qu’il coûte 60 % moins cher à utiliser que la génération précédente et qu’il est huit fois meilleur pour traiter de grandes charges de travail.

## Ce qu’Alibaba a lancé

Le nom décrit la taille du modèle : 397 milliards de paramètres au total, dont 17 milliards (« A17B », pour *active*, actifs) servent pour chaque jeton. Voici les faits essentiels tirés de sa fiche technique du modèle :

| Caractéristique | Qwen3.5-397B-A17B |
|---|---|
| Paramètres totaux / actifs | 397 milliards / 17 milliards |
| Entrées | Texte, images et vidéo |
| Langues et dialectes | 201 |
| Fenêtre de contexte | Environ 262 000 jetons, extensible à environ 1 million |
| Licence | Apache 2.0 (poids ouverts) |
| Comportement par défaut | Réfléchit avant de répondre; peut être désactivé |

Il existe aussi **Qwen3.5-Plus**, une version hébergée sur Alibaba Cloud Model Studio avec un contexte de 1 million de jetons par défaut et des outils intégrés qu’elle peut choisir d’utiliser. Vous pouvez aussi converser avec le modèle dans l’application Web Qwen Chat.

Sur les bancs d’essai publiés par Alibaba, Qwen3.5 se rapproche des grands modèles américains sans les battre sur toute la ligne. Sur SWE-bench Verified, qui vérifie si un modèle peut corriger de vrais bogues logiciels, il obtient 76,4, contre 80,0 pour GPT-5.2, 80,9 pour Claude Opus 4.5 et 76,2 pour Gemini 3 Pro. La dépêche note que les comparaisons d’Alibaba laissent de côté DeepSeek, son principal rival chinois.

## Comment il fonctionne

Trois choix de conception expliquent son efficacité et ses capacités.

**Le mélange d’experts.** Au lieu d’un seul réseau géant qui s’exécute en entier pour chaque mot, le modèle contient 512 sous-réseaux « experts » plus petits. Pour chaque jeton, un routeur en choisit 10, plus un expert partagé qui s’exécute toujours. Un hôpital en donne une bonne image : des centaines de spécialistes sur place, mais chaque patient ne voit que les quelques-uns qui le concernent. Vous obtenez les connaissances d’un très grand modèle pour le coût d’exécution d’un modèle beaucoup plus petit.

**L’attention hybride.** L’**attention** est la façon dont un modèle relie chaque mot aux mots qui le précèdent. La méthode standard devient coûteuse à mesure que le texte s’allonge, parce que chaque mot est comparé à chaque mot précédent. Qwen3.5 y mêle une méthode moins coûteuse appelée **Gated DeltaNet**, une forme d’attention linéaire qui tient un résumé à jour au lieu de tout relire. Ses 60 couches suivent un motif de trois couches DeltaNet rapides, puis une couche d’attention complète. C’est en bonne partie ce qui rend les longs documents abordables.

**La vision dès le départ.** Beaucoup de modèles ajoutent la compréhension des images après coup, comme un module séparé. Qwen3.5 a été entraîné par **fusion précoce** (*early fusion*) : les jetons de texte, d’image et de vidéo ont été mélangés pendant l’entraînement lui-même. L’équipe Qwen affirme que ce modèle unique égale ses modèles de texte précédents et surpasse ses anciens modèles vision-langage. C’est aussi la base de ce qu’Alibaba appelle des **capacités agentiques visuelles**, c’est-à-dire que le modèle peut regarder l’écran d’un téléphone ou d’un ordinateur et agir de lui-même dans des applications.

## Pourquoi c’est important

Qwen3.5 renforce une tendance observée depuis un an : certains des modèles les plus performants que tout le monde peut télécharger viennent de laboratoires chinois, et ils réduisent l’écart avec les modèles fermés américains sur de nombreux tests. Pour les entreprises, un modèle à poids ouverts qui coûte peu à faire tourner et comprend 201 langues et dialectes est une option pratique, surtout là où les données doivent rester sur leurs propres serveurs.

Il y a aussi une course intérieure. Le lancement est survenu deux jours après que ByteDance a lancé Doubao 2.0, la mise à niveau de l’application de robot conversationnel la plus utilisée en Chine, présentée elle aussi pour les agents d’IA. Alibaba cherche à faire croître son propre robot conversationnel Qwen, et la dépêche note qu’on s’attend largement à ce que DeepSeek lance bientôt un nouveau modèle.

> **À essayer :** ouvrez Qwen Chat et téléversez la photo d’un menu imprimé, d’une affiche ou d’un formulaire dans une langue que vous ne lisez pas. Demandez à Qwen3.5 de le traduire, puis d’expliquer tout ce qui sort de l’ordinaire, comme un plat local ou un terme juridique. Vérifiez un élément dans un dictionnaire pour juger de son exactitude.

## Pouvez-vous faire tourner Qwen3.5 vous-même, ou devriez-vous l’utiliser en ligne?

Pour la plupart des gens, la réponse est en ligne. Même si seulement 17 milliards de paramètres sont actifs par jeton, les 397 milliards doivent tous être chargés en mémoire. En précision 16 bits, cela représente environ 800 gigaoctets, bien au-delà d’un ordinateur portable ou d’une seule carte graphique. La fiche technique du modèle explique comment le servir avec des outils comme vLLM, SGLang et Hugging Face Transformers, qui sont conçus pour des serveurs à plusieurs processeurs graphiques.

Les voies faciles sont Qwen Chat dans un navigateur, ou Alibaba Cloud Model Studio pour les développeurs qui veulent une API. Si vous l’appelez par une API, vous décidez s’il réfléchit d’abord :

```prompt
Résume ce rapport de 30 pages en dix points pour un gestionnaire
pressé. Puis énumère trois questions auxquelles le rapport ne répond pas.
```

Pour un long rapport comme celui-ci, laissez la réflexion activée. Pour des tâches rapides, comme reformuler une phrase, la fiche technique du modèle montre comment désactiver la réflexion pour obtenir des réponses plus rapides et moins coûteuses. Si vous avez accès à un gros serveur, la licence ouverte permet à votre organisation d’héberger Qwen3.5 elle-même et de garder chaque document à l’interne.

## Sources

- Qwen3.5-397B-A17B model card: https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-397B-A17B/blob/7cad2bae11cb/README.md
- Alibaba unveils new Qwen3.5 model for 'agentic AI era': https://www.timeslive.co.za/news/sci-tech/2026-02-16-alibaba-unveils-new-qwen35-model-for-agentic-ai-era/