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ai/qwen3.5-safetensors

Docker AI 官方镜像

3970亿参数的混合专家（MoE）多模态大语言模型，仅激活170亿参数实现高效推理，支持262K原生上下文（可扩展至100万），支持201种语言和图像输入，适用于企业级复杂任务如文档分析、多轮对话和agent工作流。

1 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：Docker AI 官方镜像仓库类型：镜像最近更新：27 天前

镜像标签列表与下载命令

Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.5-397B-A17B是阿里巴巴Qwen团队开发的前沿多模态大语言模型，代表了AI基础模型的重大进步。该模型采用混合专家（MoE）架构，结合门控Delta网络与稀疏专家路由，总参数达3970亿，推理时仅激活170亿参数。这种高效设计实现了高性能推理，同时将延迟和计算开销降至最低。

模型通过早期融合训练实现统一的视觉-语言能力，无缝处理文本和图像输入。Qwen3.5在百万智能体环境中进行大规模强化学习训练，具备强大的现实世界适应性，在推理、编码、智能体任务和视觉理解基准测试中表现卓越。原生支持201种语言和方言，提供真正的全球语言覆盖，兼具细致的文化和区域理解能力。

专为企业和研究应用设计，Qwen3.5-397B-A17B原生支持高达262,144 tokens，可扩展至100万以上tokens，适用于复杂长上下文任务，包括文档分析、多轮对话和智能体工作流。

特性

属性	值
提供商	Qwen（阿里巴巴）
架构	混合专家（MoE），含门控DeltaNet和门控注意力
总参数	3970亿
激活参数	170亿
上下文长度	262,144 tokens（原生），可扩展至1,010,000 tokens
支持语言	201种语言和方言
输入模态	文本、图像
输出模态	文本
许可证	Apache 2.0
模型类型	qwen3_5_moe

使用Docker Model Runner运行模型

bash
docker model run qwen3.5-safetensors

更多信息，请查看Docker Model Runner文档。

架构详情

!架构基准

模型采用复杂的混合架构：

隐藏维度：4096
词汇量：248,320 tokens（含填充）
层数：60
层配置：15 × (3 × (门控DeltaNet → MoE) → 1 × (门控注意力 → MoE))

门控DeltaNet：

线性注意力头：V为64个，QK为16个
头维度：128

门控注意力：

注意力头：Q为32个，KV为2个
头维度：256
旋转位置嵌入维度：64

混合专家：

专家总数：512个
激活专家：10个路由专家 + 1个共享专家
专家中间维度：1024

基准测试

知识

基准测试	GPT5.2	Claude 4.5 Opus	Gemini-3 Pro	Qwen3-Max-Thinking	K2.5-1T-A32B	Qwen3.5-397B-A17B
MMLU-Pro	87.4	89.5	89.8	85.7	87.1	87.8
MMLU-Redux	95.0	95.6	95.9	92.8	94.5	94.9
SuperGPQA	67.9	70.6	74.0	67.3	69.2	70.4
C-Eval	90.5	92.2	93.4	93.7	94.0	93.0

指令遵循

基准测试	GPT5.2	Claude 4.5 Opus	Gemini-3 Pro	Qwen3-Max-Thinking	K2.5-1T-A32B	Qwen3.5-397B-A17B
IFEval	94.8	90.9	93.5	93.4	93.9	92.6
IFBench	75.4	58.0	70.4	70.9	70.2	76.5
MultiChallenge	57.9	54.2	64.2	63.3	62.7	67.6

长上下文

基准测试	GPT5.2	Claude 4.5 Opus	Gemini-3 Pro	Qwen3-Max-Thinking	K2.5-1T-A32B	Qwen3.5-397B-A17B
AA-LCR	72.7	74.0	70.7	68.7	70.0	68.7
LongBench v2	54.5	64.4	68.2	60.6	61.0	63.2

STEM

基准测试	GPT5.2	Claude 4.5 Opus	Gemini-3 Pro	Qwen3-Max-Thinking	K2.5-1T-A32B	Qwen3.5-397B-A17B
GPQA	92.4	87.0	91.9	87.4	87.6	88.4
HLE	35.5	30.8	37.5	30.2	30.1	28.7
HLE-Verified	43.3	38.8	48.0	37.6	--	37.6

推理

基准测试	GPT5.2	Claude 4.5 Opus	Gemini-3 Pro	Qwen3-Max-Thinking	K2.5-1T-A32B	Qwen3.5-397B-A17B
LiveCodeBench v6	87.7	84.8	90.7	85.9	85.0	83.6
HMMT Feb 25	99.4	92.9	97.3	98.0	95.4	94.8
HMMT Nov 25	100	93.3	93.3	94.7	91.1	92.7
IMOAnswerBench	86.3	84.0	83.3	83.9	81.8	80.9
AIME26	96.7	93.3	90.6	93.3	93.3	91.3

通用智能体

基准测试	GPT5.2	Claude 4.5 Opus	Gemini-3 Pro	Qwen3-Max-Thinking	K2.5-1T-A32B	Qwen3.5-397B-A17B
BFCL-V4	63.1	77.5	72.5	67.7	68.3	72.9
TAU2-Bench	87.1	91.6	85.4	84.6	77.0	86.7
VITA-Bench	38.2	56.3	51.6	40.9	41.9	49.7
DeepPlanning	44.6	33.9	23.3	28.7	14.5	34.3
Tool Decathlon	43.8	43.5	36.4	18.8	27.8	38.3
MCP-Mark	57.5	42.3	53.9	33.5	29.5	46.1

搜索智能体

基准测试	GPT5.2	Claude 4.5 Opus	Gemini-3 Pro	Qwen3-Max-Thinking	K2.5-1T-A32B	Qwen3.5-397B-A17B
HLE w/ tool	45.5	43.4	45.8	49.8	50.2	48.3
BrowseComp	65.8	67.8	59.2	53.9	74.9	69.0/78.6
BrowseComp-zh	76.1	62.4	66.8	60.9	--	70.3
WideSearch	76.8	76.4	68.0	57.9	72.7	74.0
Seal-0	45.0	47.7	45.5	46.9	57.4	46.9

多语言能力

基准测试	GPT5.2	Claude 4.5 Opus	Gemini-3 Pro	Qwen3-Max-Thinking	K2.5-1T-A32B	Qwen3.5-397B-A17B
MMMLU	89.5	90.1	90.6	84.4	86.0	88.5
MMLU-ProX	83.7	85.7	87.7	78.5	82.3	84.7

链接

Hugging Face模型仓库
Qwen3.5博客文章
Qwen聊天界面
阿里云Model Studio

注意事项

计算要求：作为3970亿参数模型（激活170亿参数），推理需要大量GPU内存和计算资源
扩展上下文：模型支持通过扩展将上下文长度提升至100万tokens，但原生支持为262K tokens
托管服务：对于无需管理基础设施的生产部署，阿里云Model Studio提供Qwen3.5-Plus托管版本，默认支持100万上下文
多模态能力：支持文本和图像输入，适用于视觉-语言任务
工具使用：内置工具调用和函数执行支持，适用于智能体工作流
推理模式：支持带结构化推理轨迹的思考/推理模式

生成者

本模型卡片由https://github.com/docker/cagent-action%E8%87%AA%E5%8A%A8%E7%94%9F%E6%88%90%E3%80%82 想了解更多关于Docker Model Runner的信息？查看项目仓库：https://github.com/docker/model-runner%E3%80%82

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 qwen3.5-safetensors 镜像标签

docker model pull docker.xuanyuan.run/ai/qwen3.5-safetensors:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker model pull ai/qwen3.5-safetensors:<标签>

轩辕镜像配置手册

探索更多轩辕镜像的使用方法，找到最适合您系统的配置方式

Docker 配置

登录仓库拉取

通过 Docker 登录认证访问私有仓库

专属域名拉取

无需登录使用专属域名

K8s Containerd

Kubernetes 集群配置 Containerd

K3s

K3s 轻量级 Kubernetes 镜像加速

Dev Containers

VS Code Dev Containers 配置

Podman

Podman 容器引擎配置

Singularity/Apptainer

HPC 科学计算容器配置

其他仓库配置

ghcr、Quay、nvcr 等镜像仓库

Harbor 镜像源配置

Harbor Proxy Repository 对接专属域名

Portainer 镜像源配置

Portainer Registries 加速拉取

Nexus 镜像源配置

Nexus3 Docker Proxy 内网缓存

系统配置

Linux

在 Linux 系统配置镜像服务

Windows/Mac

在 Docker Desktop 配置镜像

MacOS OrbStack

MacOS OrbStack 容器配置

Docker Compose

Docker Compose 项目配置

NAS 设备

群晖

Synology 群晖 NAS 配置

飞牛

飞牛 fnOS 系统配置镜像

绿联

绿联 NAS 系统配置镜像

威联通

QNAP 威联通 NAS 配置

极空间

极空间 NAS 系统配置服务

网络设备

爱快路由

爱快 iKuai 路由系统配置

宝塔面板

在宝塔面板一键配置镜像

需要其他帮助？请查看我们的常见问题Docker 镜像访问常见问题解答或提交工单

镜像拉取常见问题

使用与功能问题

配置了专属域名后，docker search 为什么会报错？

docker search 限制

Docker Hub 上有的镜像，为什么在轩辕镜像网站搜不到？

站内搜不到镜像

机器不能直连外网时，怎么用 docker save / load 迁镜像？

离线 save/load

docker pull 拉插件报错（plugin v1+json）怎么办？

插件要用 plugin install

WSL 里 Docker 拉镜像特别慢，怎么排查和优化？

WSL 拉取慢

轩辕镜像安全吗？如何用 digest 校验镜像没被篡改？

安全与 digest

第一次用轩辕镜像拉 Docker 镜像，要怎么登录和配置？

新手拉取配置

轩辕镜像合规吗？轩辕镜像的合规是怎么做的？

镜像合规机制

错误码与失败问题

docker pull 提示 manifest unknown 怎么办？

manifest unknown

docker pull 提示 no matching manifest 怎么办？

no matching manifest（架构）

镜像已拉取完成，却提示 invalid tar header 或 failed to register layer 怎么办？

invalid tar header（解压）

Docker pull 时 HTTPS / TLS 证书验证失败怎么办？

TLS 证书失败

Docker pull 时 DNS 解析超时或连不上仓库怎么办？

DNS 超时

docker 无法连接轩辕镜像域名怎么办？

域名连通性排查

Docker 拉取出现 410 Gone 怎么办？

410 Gone 排查

出现 402 或「流量用尽」提示怎么办？

402 与流量用尽

Docker 拉取提示 UNAUTHORIZED（401）怎么办？

401 认证失败

遇到 429 Too Many Requests（请求太频繁）怎么办？

429 限流

docker login 提示 Cannot autolaunch D-Bus，还算登录成功吗？

D-Bus 凭证提示

为什么会出现「单层超过 20GB」或 413，无法加速拉取？

413 与超大单层

账号 / 计费 / 权限

轩辕镜像免费版和专业版有什么区别？

免费版与专业版区别

轩辕镜像支持哪些 Docker 镜像仓库？

支持的镜像仓库

镜像拉取失败还会不会扣流量？

失败是否计费

麒麟 V10 / 统信 UOS 提示 KYSEC 权限不够怎么办？

KYSEC 拦截脚本

如何在轩辕镜像申请开具发票？

申请开票

怎么修改轩辕镜像的网站登录和仓库登录密码？

修改登录密码

如何注销轩辕镜像账户？要注意什么？

注销账户

配置与原理类

写了 registry-mirrors，为什么还是走官方或仍然报错？

mirrors 不生效

怎么用 docker tag 去掉镜像名里的轩辕域名前缀？

去掉域名前缀

如何拉取指定 CPU 架构的镜像（如 ARM64、AMD64）？

指定架构拉取

用轩辕镜像拉镜像时快时慢，常见原因有哪些？

拉取速度原因

查看全部问题→

用户好评

来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务

oldzhang

运维工程师

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Qwen3.5-397B-A17B

特性

属性	值
提供商	Qwen（阿里巴巴）
架构	混合专家（MoE），含门控DeltaNet和门控注意力
总参数	3970亿
激活参数	170亿
上下文长度	262,144 tokens（原生），可扩展至1,010,000 tokens
支持语言	201种语言和方言
输入模态	文本、图像
输出模态	文本
许可证	Apache 2.0
模型类型	qwen3_5_moe

使用Docker Model Runner运行模型

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!架构基准

模型采用复杂的混合架构：

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词汇量：248,320 tokens（含填充）
层数：60
层配置：15 × (3 × (门控DeltaNet → MoE) → 1 × (门控注意力 → MoE))

门控DeltaNet：

线性注意力头：V为64个，QK为16个
头维度：128

门控注意力：

注意力头：Q为32个，KV为2个
头维度：256
旋转位置嵌入维度：64

混合专家：

专家总数：512个
激活专家：10个路由专家 + 1个共享专家
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基准测试

知识

基准测试	GPT5.2	Claude 4.5 Opus	Gemini-3 Pro	Qwen3-Max-Thinking	K2.5-1T-A32B	Qwen3.5-397B-A17B
MMLU-Pro	87.4	89.5	89.8	85.7	87.1	87.8
MMLU-Redux	95.0	95.6	95.9	92.8	94.5	94.9
SuperGPQA	67.9	70.6	74.0	67.3	69.2	70.4
C-Eval	90.5	92.2	93.4	93.7	94.0	93.0

指令遵循

基准测试	GPT5.2	Claude 4.5 Opus	Gemini-3 Pro	Qwen3-Max-Thinking	K2.5-1T-A32B	Qwen3.5-397B-A17B
IFEval	94.8	90.9	93.5	93.4	93.9	92.6
IFBench	75.4	58.0	70.4	70.9	70.2	76.5
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长上下文

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AA-LCR	72.7	74.0	70.7	68.7	70.0	68.7
LongBench v2	54.5	64.4	68.2	60.6	61.0	63.2

STEM

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GPQA	92.4	87.0	91.9	87.4	87.6	88.4
HLE	35.5	30.8	37.5	30.2	30.1	28.7
HLE-Verified	43.3	38.8	48.0	37.6	--	37.6

推理

基准测试	GPT5.2	Claude 4.5 Opus	Gemini-3 Pro	Qwen3-Max-Thinking	K2.5-1T-A32B	Qwen3.5-397B-A17B
LiveCodeBench v6	87.7	84.8	90.7	85.9	85.0	83.6
HMMT Feb 25	99.4	92.9	97.3	98.0	95.4	94.8
HMMT Nov 25	100	93.3	93.3	94.7	91.1	92.7
IMOAnswerBench	86.3	84.0	83.3	83.9	81.8	80.9
AIME26	96.7	93.3	90.6	93.3	93.3	91.3

通用智能体

基准测试	GPT5.2	Claude 4.5 Opus	Gemini-3 Pro	Qwen3-Max-Thinking	K2.5-1T-A32B	Qwen3.5-397B-A17B
BFCL-V4	63.1	77.5	72.5	67.7	68.3	72.9
TAU2-Bench	87.1	91.6	85.4	84.6	77.0	86.7
VITA-Bench	38.2	56.3	51.6	40.9	41.9	49.7
DeepPlanning	44.6	33.9	23.3	28.7	14.5	34.3
Tool Decathlon	43.8	43.5	36.4	18.8	27.8	38.3
MCP-Mark	57.5	42.3	53.9	33.5	29.5	46.1

搜索智能体

基准测试	GPT5.2	Claude 4.5 Opus	Gemini-3 Pro	Qwen3-Max-Thinking	K2.5-1T-A32B	Qwen3.5-397B-A17B
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多语言能力

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MMMLU	89.5	90.1	90.6	84.4	86.0	88.5
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注意事项

计算要求：作为3970亿参数模型（激活170亿参数），推理需要大量GPU内存和计算资源
扩展上下文：模型支持通过扩展将上下文长度提升至100万tokens，但原生支持为262K tokens
托管服务：对于无需管理基础设施的生产部署，阿里云Model Studio提供Qwen3.5-Plus托管版本，默认支持100万上下文
多模态能力：支持文本和图像输入，适用于视觉-语言任务
工具使用：内置工具调用和函数执行支持，适用于智能体工作流
推理模式：支持带结构化推理轨迹的思考/推理模式

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410 Gone 排查

出现 402 或「流量用尽」提示怎么办？

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为什么会出现「单层超过 20GB」或 413，无法加速拉取？

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WSL 里 Docker 拉镜像特别慢，怎么排查和优化？

轩辕镜像安全吗？如何用 digest 校验镜像没被篡改？

第一次用轩辕镜像拉 Docker 镜像，要怎么登录和配置？

轩辕镜像合规吗？轩辕镜像的合规是怎么做的？

错误码与失败问题

docker pull 提示 manifest unknown 怎么办？

docker pull 提示 no matching manifest 怎么办？

镜像已拉取完成，却提示 invalid tar header 或 failed to register layer 怎么办？

Docker pull 时 HTTPS / TLS 证书验证失败怎么办？

Docker pull 时 DNS 解析超时或连不上仓库怎么办？

docker 无法连接轩辕镜像域名怎么办？

Docker 拉取出现 410 Gone 怎么办？

出现 402 或「流量用尽」提示怎么办？

Docker 拉取提示 UNAUTHORIZED（401）怎么办？

遇到 429 Too Many Requests（请求太频繁）怎么办？

docker login 提示 Cannot autolaunch D-Bus，还算登录成功吗？

为什么会出现「单层超过 20GB」或 413，无法加速拉取？

账号 / 计费 / 权限

轩辕镜像免费版和专业版有什么区别？

轩辕镜像支持哪些 Docker 镜像仓库？