Alors que les géants américains misent sur des modèles propriétaires coûteux, la stratégie chinoise de l’open source est de proposer une alternative 100 % gratuite capable de s’exécuter directement sur votre ordinateur personnel. Ce modèle, Qwen 3.5 d’Alibaba bouscule la hiérarchie établie en surpassant des références comme GPT-5 Nano sur de nombreux tests de performance. Il garantit d’ailleurs une meilleure confidentialité puisque vos données ne quittent jamais votre machine.
Le 2 mars 2026, Alibaba a déployé quatre nouvelles versions du modèle Qwen 3.5 pour l’inférence locale. Il s’agit desmodèles 0.8B, 2B, 4B et 9B.
Alibaba just dropped Qwen3.5-397B-A17B and there's a lot to unpack.
397B params, 17B active per forward pass. Sparse MoE done right. But the real story isn't the size—it's the architecture choices.
The MoE Design
Most MoE models feel like bolt-ons. Qwen 3.5's sparse activation… pic.twitter.com/Suq1Twmjwc— Bo Wang (@BoWang87) February 16, 2026
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La plus grande innovation du modèle Qwen 3.5 est sans doute son architecture d’attention hybride qui alterne entre une attention linéaire économe et une attention classique précise. Ce qui permet à Alibaba de compresser les besoins en ressources sans sacrifier la pertinence.
Concrètement, si vous possédez une configuration plus modeste, le modèle 9B en version compressée Q4 ne nécessite que 6 Go de VRAM. Tandis que la version 4B se contente de 3 Go.
Les versions les plus légères, comme le 2B (1,5 Go) ou le 0.8B (moins de 1 Go), peuvent même fonctionner avec fluidité sur un smartphone récent.
Bénéficiez d’une compréhension visuelle et textuelle hors norme
Qwen 3.5 est aussi un modèle multimodal où le texte, les images et la vidéo sont traités au sein d’un même réseau neuronal dès sa conception.
Le modèle peut en effet analyser des documents complexes avec une fenêtre de contexte native de 262 000 tokens, soit l’équivalent d’un roman de 500 pages.
Si vous avez des besoins encore plus vastes, vous pouvez étendre cette limite jusqu’à 1 million de tokens. De quoi traiter environ 2 heures de vidéo en une seule fois grâce à la technique mathématique YaRN.
Les résultats aux benchmarks du modèle Qwen 3.5 sont aussi sans appel. Sur l’analyse de documents (OmniDocBench), le modèle 9B affiche un score de 87,7 contre seulement 55,9 pour GPT-5 Nano.
Le modèle 9B, quant à lui, bat le GPT-OSS-120B en connaissances générales (MMLU-Pro) avec un score de 82,5 contre 80,8.
🚀 Introducing the Qwen 3.5 Small Model Series
— Qwen (@Alibaba_Qwen) March 2, 2026
Qwen3.5-0.8B · Qwen3.5-2B · Qwen3.5-4B · Qwen3.5-9B
✨ More intelligence, less compute.
These small models are built on the same Qwen3.5 foundation — native multimodal, improved architecture, scaled RL:
• 0.8B / 2B → tiny, fast,… pic.twitter.com/90JfOM9k4T
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Pour tester cette puissance immédiatement, vous n’avez besoin d’aucune ligne de commande complexe grâce à l’outil LM Studio, disponible sur Windows, macOS et Linux.
Une fois le logiciel ouvert, il vous suffit de rechercher Qwen3.5 dans la barre dédiée. Puis sélectionnez la taille de modèle correspondant à votre carte graphique. Il ne vous reste plus qu’à choisir un niveau de quantification comme le Q6 ou le Q8 pour optimiser la précision.
Après avoir cliqué sur le bouton de téléchargement, vous disposez d’une interface de chat intuitive, totalement opérationnelle hors connexion.
Bien que le modèle montre quelques limites face aux géants sur le code informatique complexe avec un score de 65,6 sur LiveCodeBench contre 82,7 pour les plus gros modèles, il excelle pour tous vos usages quotidiens de raisonnement et d’analyse d’images.
Sachez également que les 4 versions du modèle Qwen 3.5 sont sous licence Apache 2.0. Il permet cependant l’usage commercial, sans jamais débourser un centime.
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