feat(blog): 添加通义千问Qwen3.5深度分析文章及配套图表

- 新增关于Qwen3.5登顶中国第一的深度技术解读文章
- 添加LMArena评测机制可视化图表页面
- 添加Qwen3.5 MoE混合专家架构示意图
- 添加综合能力跑分对比图表
- 添加价格对比可视化页面
- 添加使用场景推荐图表
- 更新.gitignore文件添加.playwright-mcp目录忽略规则

.gitignore

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 /.idea/
-/项目/
+/项目/
+/.playwright-mcp/

articles/007-国产模型杀疯了！通义千问Qwen3.5登顶中国第一，凭什么超越GPT-5.4.md

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+# 国产模型杀疯了！通义千问 Qwen3.5 登顶中国第一，凭什么超越 GPT-5.4？
+
+> 发布日期：2026-03-29
+> 分类：技术解读 / 深度分析
+> 作者：老邓唠AI
+
+![封面](https://cdn.union.jxyunge.com/self-media/007/cover.png)
+
+## 引子：中国模型，第一次站到了这个位置
+
+3 月 20 日，阿里悄悄在全球最权威的大模型竞技平台 LMArena 上提交了一个新模型——**Qwen3.5-Max-Preview**。
+
+结果一出，整个 AI 圈炸了。
+
+**1464 分，全球公司排名第五，中国第一。**
+
+它超越了 OpenAI 的 GPT-5.4、xAI 的 Grok 4.1、字节的豆包 2.0、智谱的 GLM-5、月之暗面的 Kimi 2.5——几乎打遍了国内外一众顶尖选手。
+
+![LMArena 排行榜截图](https://cdn.union.jxyunge.com/self-media/007/lmarena-ranking.png)
+
+要知道，这还只是一个**预览版**。正式版还没发。
+
+今天就来拆解一下：通义千问 Qwen3.5 到底强在哪？这个"中国第一"的含金量有多高？普通人又能怎么用？
+
+---
+
+## 一、LMArena 是什么？为什么它的排名最有说服力？
+
+在聊 Qwen3.5 之前，先说说 LMArena 这个平台——因为不是所有排行榜都值得看。
+
+### 传统跑分的问题
+
+我们常见的 MMLU、HumanEval、GPQA 这些基准测试，本质上是**标准化考试**。模型厂商可以针对性训练、刷分、甚至"背题"。就像学生刷模拟卷能拿高分，但不代表真实水平。
+
+### LMArena 的不同之处
+
+LMArena（原 LMSYS Chatbot Arena）采用的是一套完全不同的评测机制：
+
+![LMArena 评测机制示意图](https://cdn.union.jxyunge.com/self-media/007/lmarena-mechanism.png)
+
+1. **匿名对战**：两个模型的回答并排展示，用户不知道哪个是谁
+2. **真人盲测**：全球开发者根据回答质量投票选出胜者
+3. **ELO 评分**：采用国际象棋的 ELO 积分系统，胜率越高分数越高
+4. **规模庞大**：截至 2026 年 3 月，已有超过 **563 万次投票**，覆盖 **333 个模型**
+
+简单说，LMArena 不是模型自己考试，而是**让全球用户当裁判，真刀真枪地 PK**。这就是为什么它被公认为最权威的大模型评测平台。
+
+---
+
+## 二、当前全球大模型排行格局
+
+先看大盘。截至 2026 年 3 月底，LMArena 文本排行榜的竞争格局如下：
+
+### LMArena 全球 Top 模型排名
+
+| 排名 | 模型 | 公司 | ELO 分数 | 亮点 |
+|------|------|------|---------|------|
+| 1 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1504 | 综合最强，编程之王 |
+| 2 | Gemini 3.1 Pro Preview | Google | 1500 | 科学推理 GPQA 94.3% 史上最高 |
+| 3 | Claude Opus 4.6 Thinking | Anthropic | ~1500 | 推理增强版 |
+| 4 | Grok 4.20 Beta | xAI | 1493 | 马斯克旗下，进步飞快 |
+| 5 | Gemini 3 Pro | Google | 1485 | 多模态标杆 |
+| 6 | GPT-5.4 Thinking | OpenAI | — | Agent 能力超越人类基线 |
+| ... | ... | ... | ... | ... |
+| **中国第一** | **Qwen3.5-Max-Preview** | **阿里** | **1464** | **全球公司排名第五** |
+
+![全球大模型格局示意图](https://cdn.union.jxyunge.com/self-media/007/global-ranking.png)
+
+### 关键结论：没有绝对的"最强"
+
+现在的大模型竞争已经进入**多极化时代**，各家都有自己的长板：
+
+- **Claude Opus 4.6**：LMArena 综合第一，SWE-Bench 编程 80.9%，代码工程最强
+- **Gemini 3.1 Pro**：科学推理 GPQA 94.3%，学术研究首选
+- **GPT-5.4**：OSWorld 75% 桌面操作超越人类，Agent 能力最强
+- **Qwen3.5**：开源最强 + 性价比之王 + 原生多模态，中国第一
+
+而 Qwen3.5 的位置非常特殊——它是这个顶级梯队里**唯一的开源模型**，也是**唯一的中国模型**。
+
+---
+
+## 三、Qwen3.5 到底强在哪？
+
+现在来拆解 Qwen3.5 本身。它能拿到这个排名，不是靠运气，而是有实打实的技术创新。
+
+### 3.1 全球首个原生多模态 MoE 大模型
+
+Qwen3.5-397B-A17B 这个型号名已经说明了一切：
+
+- **397B**：总参数 **3970 亿**
+- **A17B**：每次推理仅激活 **170 亿** 参数
+
+![Qwen3.5 MoE 架构示意图](https://cdn.union.jxyunge.com/self-media/007/moe-architecture.png)
+
+这就是 **MoE（混合专家）** 架构的威力——模型很大，但每次只调用最相关的"专家"来回答问题，**用不到 5% 的计算量实现接近全量模型的效果**。
+
+更关键的是，Qwen3.5 在 MoE 的基础上做了两个创新：
+
+1. **线性注意力（Gated Delta Networks）**：大幅降低长文本处理的计算开销
+2. **原生多模态预训练**：从一开始就用文本+图像+视频混合训练，不是后期拼接
+
+结果就是：**不到 40% 的参数量，达到了上一代万亿参数 Qwen3-Max 的性能水平**。
+
+### 3.2 跑分数据全面开花
+
+来看硬核数据：
+
+#### 综合能力对比
+
+| 基准测试 | Qwen3.5 | GPT-5.2 | Claude 4.5 | 说明 |
+|---------|---------|---------|-----------|------|
+| MMLU-Pro | **87.8** | 86.5 | — | 知识推理，超越 GPT-5.2 |
+| GPQA | **88.4** | — | 87.9 | 博士级难题，超越 Claude 4.5 |
+| AIME 2026 | 91.3 | **96.7** | 93.3 | 数学竞赛，仍有差距 |
+| IFBench | **76.5** | 75.4 | 58.0 | 指令遵循，大幅领先 |
+
+#### LMArena 细分排名
+
+| 维度 | 全球排名 | 中国排名 |
+|------|---------|---------|
+| 综合（无风格控制） | 第 6 | 第 1 |
+| 数学能力 | 第 5 | 第 1 |
+| 专家文本 | 第 10 | 第 1 |
+
+![跑分对比图](https://cdn.union.jxyunge.com/self-media/007/benchmark-comparison.png)
+
+### 3.3 原生多模态：不只是看图，还能看视频
+
+Qwen3.5 的多模态能力不是"加个视觉模块"那么简单。它从预训练阶段就把视觉和文本放在一起训练，属于**早期融合（Early Fusion）**。
+
+能做什么：
+
+- **图像理解**：读文档、看图表、识别 UI 界面
+- **视频分析**：支持最长 **2 小时** 的视频直接输入
+- **GUI 智能体**：自主操作手机和电脑界面完成任务
+- **支持 201 种语言**
+
+在多模态推理、视觉问答、文本识别、空间智能、视频理解等评测中，Qwen3.5 均拿到了开源模型的最佳成绩。
+
+---
+
+## 四、价格屠夫：百万 Token 只要 0.8 元
+
+性能强是一方面，但 Qwen3.5 真正让人兴奋的，是它的**价格和开源策略**。
+
+### API 定价对比
+
+| 模型 | 百万输入 Token 价格 | 百万输出 Token 价格 |
+|------|-------------------|-------------------|
+| GPT-5.4 | ≈ ¥15 | ≈ ¥60 |
+| Claude Opus 4.6 | ≈ ¥15 | ≈ ¥75 |
+| Gemini 3 Pro | ≈ ¥14.4 | ≈ ¥57.6 |
+| **Qwen3.5-Plus** | **¥0.8** | **¥— (极低)** |
+
+![价格对比图](https://cdn.union.jxyunge.com/self-media/007/pricing-comparison.png)
+
+没看错，**Qwen3.5-Plus 的输入价格是 Gemini 3 Pro 的 1/18**。
+
+### 部署效率
+
+和上一代 Qwen3-Max 相比：
+
+- 显存占用**降低 60%**
+- 推理吞吐量**最高提升 19 倍**
+
+这意味着同样的 GPU 资源，能服务更多用户，成本进一步摊薄。
+
+### 开源优势
+
+Qwen3.5 全系列开源，这意味着：
+
+- **本地部署**：可以在自己的服务器上跑，数据不出境
+- **可微调**：针对特定业务场景定制模型
+- **无 API 依赖**：不用担心服务商涨价或停服
+- **社区生态**：Ollama、vLLM、ModelScope 等工具链全面支持
+
+对于企业用户来说，这可能比排行榜上的分数更有吸引力。
+
+---
+
+## 五、普通人怎么用？
+
+说了这么多技术细节，落到实际使用上，有几个入口可以体验 Qwen3.5：
+
+### 5.1 最简单：通义千问官网
+
+直接访问 [tongyi.aliyun.com](https://tongyi.aliyun.com) 或者下载通义千问 App，就能免费对话体验。
+
+### 5.2 开发者：阿里云百炼 API
+
+通过阿里云百炼平台接入 API，适合需要集成到自己产品里的开发者。定价极具竞争力，还有新用户免费额度。
+
+### 5.3 本地部署：中等规模模型
+
+如果你有一张不错的显卡，可以用 Ollama 或 vLLM 部署 Qwen3.5 的中等规模模型（4B、9B、27B）：
+
+```bash
+# 以 Ollama 为例
+ollama run qwen3.5:27b
+```
+
+2B 和 4B 模型甚至可以在手机端运行，适合端侧部署。
+
+### 5.4 适合什么场景？
+
+| 场景 | 推荐模型 | 说明 |
+|------|---------|------|
+| 日常对话、写作 | Qwen3.5-Plus | 性价比最高 |
+| 编程辅助 | Qwen3.5-Max | 代码能力强 |
+| 图片/文档分析 | Qwen3.5（多模态） | 原生视觉理解 |
+| 视频内容理解 | Qwen3.5（多模态） | 支持 2 小时视频 |
+| 企业私有化部署 | Qwen3.5-27B 开源版 | 数据不出境 |
+| 手机端 AI 助手 | Qwen3.5-2B | 轻量本地运行 |
+
+![使用场景示意图](https://cdn.union.jxyunge.com/self-media/007/use-cases.png)
+
+---
+
+## 写在最后：里程碑，但保持清醒
+
+Qwen3.5-Max-Preview 在 LMArena 上的表现，确实是中国大模型发展的一个**里程碑时刻**。
+
+从两年前的追赶，到今天能在全球最权威的盲测平台上超越 GPT-5.4、比肩 Gemini 和 Claude——这个进步是实实在在的。
+
+但也要保持清醒：
+
+1. **这是预览版**，正式版的表现还需要观察
+2. **LMArena 测的是综合对话体验**，在编程（SWE-Bench）、数学（AIME）等单项上，Qwen3.5 和顶尖模型还有差距
+3. **排行榜分数 ≠ 实际体验**，真正好不好用，还得自己试
+
+但不管怎么说，**中国终于有了一个能在全球顶尖梯队里站稳脚跟的大模型**。而且它还是开源的、便宜的、可以本地部署的。
+
+这对整个中国 AI 生态来说，意义重大。
+
+期待 Qwen3.5 正式版的表现。
+
+---
+
+> **如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞、收藏、转发，你的支持是我持续输出的最大动力。**
+>
+> 关注「老邓唠AI」，每周带你拆解 AI 圈最值得关注的大事。
+
+---
+
+**参考来源：**
+
+- [LMArena 官方排行榜](https://arena.ai/leaderboard/text)
+- [阿里云通义千问官网](https://www.aliyun.com/product/tongyi)
+- [Qwen3.5 技术博客](https://developer.aliyun.com/article/1712860)
+- [IT之家：阿里通义千问 3.5-Max-Preview 首发亮相](https://www.ithome.com/0/930/834.htm)
+- [量子位：Qwen3.5-Max 预览版首度亮相](https://www.qbitai.com/2026/03/389610.html)

articles/007/diagrams/benchmark-comparison.html

@@ -0,0 +1,69 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
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+<style>
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+  .container { width: 1080px; }
+  h2 { text-align: center; font-size: 32px; margin-bottom: 36px; background: linear-gradient(90deg, #a78bfa, #60a5fa); -webkit-background-clip: text; -webkit-text-fill-color: transparent; }
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+</style>
+</head>
+<body>
+<div class="container">
+  <h2>Qwen3.5 综合能力跑分对比</h2>
+  <div class="legend">
+    <div class="legend-item"><div class="legend-dot" style="background:#a78bfa;"></div>Qwen3.5</div>
+    <div class="legend-item"><div class="legend-dot" style="background:#34d399;"></div>GPT-5.2</div>
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+  </div>
+  <div class="chart-group">
+    <div class="chart-row">
+      <div class="chart-label">MMLU-Pro<br><span style="font-size:11px;color:rgba(255,255,255,0.4);">知识推理</span></div>
+      <div class="bars">
+        <div class="bar-item"><div class="bar-name">Qwen3.5</div><div class="bar-track"><div class="bar-fill qwen best" style="width:92%;">87.8</div></div></div>
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+      </div>
+    </div>
+    <div class="chart-row">
+      <div class="chart-label">GPQA<br><span style="font-size:11px;color:rgba(255,255,255,0.4);">博士级难题</span></div>
+      <div class="bars">
+        <div class="bar-item"><div class="bar-name">Qwen3.5</div><div class="bar-track"><div class="bar-fill qwen best" style="width:91%;">88.4</div></div></div>
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+      </div>
+    </div>
+    <div class="chart-row">
+      <div class="chart-label">AIME 2026<br><span style="font-size:11px;color:rgba(255,255,255,0.4);">数学竞赛</span></div>
+      <div class="bars">
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+      </div>
+    </div>
+    <div class="chart-row">
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articles/007/diagrams/lmarena-mechanism.html

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+  .feat { background: rgba(255,255,255,0.06); border: 1px solid rgba(255,255,255,0.1); border-radius: 12px; padding: 16px 20px; width: 280px; }
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+  .bottom { text-align: center; margin-top: 32px; font-size: 16px; color: #fbbf24; font-weight: 600; }
+</style>
+</head>
+<body>
+<div class="container">
+  <h2>Qwen3.5 MoE 混合专家架构</h2>
+  <div class="main">
+    <div class="left">
+      <div class="param-box">
+        <div class="big">3970 亿</div>
+        <div class="label">总参数量 (397B)</div>
+      </div>
+      <div style="font-size: 28px; color: #60a5fa;">↓ 仅激活</div>
+      <div class="param-box" style="border-color: #34d399; background: rgba(52,211,153,0.15);">
+        <div class="big" style="color: #34d399;">170 亿</div>
+        <div class="label">激活参数 (A17B) ≈ 4.3%</div>
+      </div>
+    </div>
+    <div class="center-visual">
+      <div class="router">路由器<br>Router</div>
+      <div class="expert active" style="top:10px;left:140px;">专家 1</div>
+      <div class="expert" style="top:50px;left:260px;">专家 2</div>
+      <div class="expert active" style="top:150px;left:280px;">专家 3</div>
+      <div class="expert" style="top:250px;left:260px;">专家 4</div>
+      <div class="expert" style="top:280px;left:140px;">专家 5</div>
+      <div class="expert" style="top:250px;left:20px;">专家 6</div>
+      <div class="expert active" style="top:150px;left:0px;">专家 7</div>
+      <div class="expert" style="top:50px;left:20px;">专家 8</div>
+    </div>
+    <div class="right">
+      <div class="feat">
+        <div class="ft">线性注意力</div>
+        <div class="fd">Gated Delta Networks，大幅降低长文本处理的计算开销</div>
+      </div>
+      <div class="feat">
+        <div class="ft">原生多模态预训练</div>
+        <div class="fd">文本 + 图像 + 视频混合训练，非后期拼接</div>
+      </div>
+      <div class="feat">
+        <div class="ft">推理效率提升</div>
+        <div class="fd">显存降低 60%，吞吐量提升最高 19 倍</div>
+      </div>
+    </div>
+  </div>
+  <div class="bottom">不到 40% 的参数量，达到上一代万亿参数 Qwen3-Max 的性能水平</div>
+</div>
+</body>
+</html>

articles/007/diagrams/pricing-comparison.html

@@ -0,0 +1,64 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+<meta charset="UTF-8">
+<style>
+  * { margin: 0; padding: 0; box-sizing: border-box; }
+  body { width: 1200px; height: 680px; background: linear-gradient(135deg, #0f0c29, #302b63, #24243e); font-family: -apple-system, "PingFang SC", "Microsoft YaHei", sans-serif; display: flex; align-items: center; justify-content: center; color: #fff; }
+  .container { width: 1000px; }
+  h2 { text-align: center; font-size: 32px; margin-bottom: 48px; background: linear-gradient(90deg, #a78bfa, #60a5fa); -webkit-background-clip: text; -webkit-text-fill-color: transparent; }
+  .price-grid { display: flex; gap: 24px; justify-content: center; }
+  .price-card { background: rgba(255,255,255,0.06); border: 1px solid rgba(255,255,255,0.12); border-radius: 20px; padding: 32px 28px; width: 220px; text-align: center; position: relative; }
+  .price-card.highlight { border-color: #a78bfa; background: rgba(167,139,250,0.1); box-shadow: 0 0 30px rgba(167,139,250,0.15); }
+  .price-card.highlight::before { content: "性价比之王"; position: absolute; top: -14px; left: 50%; transform: translateX(-50%); background: linear-gradient(90deg, #7c3aed, #a78bfa); padding: 4px 16px; border-radius: 20px; font-size: 12px; font-weight: 700; white-space: nowrap; }
+  .model-name { font-size: 18px; font-weight: 700; margin-bottom: 8px; }
+  .company { font-size: 13px; color: rgba(255,255,255,0.4); margin-bottom: 24px; }
+  .price-label { font-size: 12px; color: rgba(255,255,255,0.5); margin-bottom: 6px; }
+  .price-value { font-size: 36px; font-weight: 800; margin-bottom: 4px; }
+  .price-unit { font-size: 12px; color: rgba(255,255,255,0.4); margin-bottom: 20px; }
+  .price-card:nth-child(1) .price-value { color: #34d399; }
+  .price-card:nth-child(2) .price-value { color: #fbbf24; }
+  .price-card:nth-child(3) .price-value { color: #60a5fa; }
+  .price-card:nth-child(4) .price-value { color: #a78bfa; }
+  .vs { margin-top: 24px; font-size: 14px; color: rgba(255,255,255,0.5); line-height: 1.6; }
+  .vs strong { color: #fbbf24; }
+  .bottom { text-align: center; margin-top: 40px; font-size: 18px; color: #fbbf24; font-weight: 600; }
+</style>
+</head>
+<body>
+<div class="container">
+  <h2>百万 Token 输入价格对比（人民币）</h2>
+  <div class="price-grid">
+    <div class="price-card">
+      <div class="model-name">GPT-5.4</div>
+      <div class="company">OpenAI</div>
+      <div class="price-label">百万输入 Token</div>
+      <div class="price-value">¥15</div>
+      <div class="price-unit">百万输出 ≈ ¥60</div>
+    </div>
+    <div class="price-card">
+      <div class="model-name">Claude Opus 4.6</div>
+      <div class="company">Anthropic</div>
+      <div class="price-label">百万输入 Token</div>
+      <div class="price-value">¥15</div>
+      <div class="price-unit">百万输出 ≈ ¥75</div>
+    </div>
+    <div class="price-card">
+      <div class="model-name">Gemini 3 Pro</div>
+      <div class="company">Google</div>
+      <div class="price-label">百万输入 Token</div>
+      <div class="price-value">¥14.4</div>
+      <div class="price-unit">百万输出 ≈ ¥57.6</div>
+    </div>
+    <div class="price-card highlight">
+      <div class="model-name">Qwen3.5-Plus</div>
+      <div class="company">阿里</div>
+      <div class="price-label">百万输入 Token</div>
+      <div class="price-value">¥0.8</div>
+      <div class="price-unit">价格仅为 1/18</div>
+    </div>
+  </div>
+  <div class="bottom">同等质量下，Qwen3.5-Plus 成本不到国际顶尖模型的 1/18</div>
+</div>
+</body>
+</html>

articles/007/diagrams/use-cases.html

@@ -0,0 +1,61 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+<meta charset="UTF-8">
+<style>
+  * { margin: 0; padding: 0; box-sizing: border-box; }
+  body { width: 1200px; height: 680px; background: linear-gradient(135deg, #0f0c29, #302b63, #24243e); font-family: -apple-system, "PingFang SC", "Microsoft YaHei", sans-serif; display: flex; align-items: center; justify-content: center; color: #fff; }
+  .container { width: 1080px; }
+  h2 { text-align: center; font-size: 32px; margin-bottom: 44px; background: linear-gradient(90deg, #a78bfa, #60a5fa); -webkit-background-clip: text; -webkit-text-fill-color: transparent; }
+  .grid { display: grid; grid-template-columns: repeat(3, 1fr); gap: 20px; }
+  .card { background: rgba(255,255,255,0.06); border: 1px solid rgba(255,255,255,0.1); border-radius: 16px; padding: 28px 24px; text-align: center; }
+  .card .icon { font-size: 40px; margin-bottom: 12px; }
+  .card .title { font-size: 17px; font-weight: 700; color: #c4b5fd; margin-bottom: 8px; }
+  .card .model { font-size: 13px; color: #60a5fa; background: rgba(96,165,250,0.1); padding: 3px 12px; border-radius: 20px; display: inline-block; margin-bottom: 10px; }
+  .card .desc { font-size: 13px; color: rgba(255,255,255,0.6); line-height: 1.6; }
+</style>
+</head>
+<body>
+<div class="container">
+  <h2>Qwen3.5 使用场景推荐</h2>
+  <div class="grid">
+    <div class="card">
+      <div class="icon">💬</div>
+      <div class="title">日常对话 & 写作</div>
+      <div class="model">Qwen3.5-Plus</div>
+      <div class="desc">性价比最高，适合日常聊天、文案创作、知识问答</div>
+    </div>
+    <div class="card">
+      <div class="icon">💻</div>
+      <div class="title">编程辅助</div>
+      <div class="model">Qwen3.5-Max</div>
+      <div class="desc">代码能力强，支持多语言编程、代码审查、调试</div>
+    </div>
+    <div class="card">
+      <div class="icon">🖼️</div>
+      <div class="title">图片 / 文档分析</div>
+      <div class="model">Qwen3.5 多模态</div>
+      <div class="desc">原生视觉理解，读文档、看图表、识别 UI</div>
+    </div>
+    <div class="card">
+      <div class="icon">🎬</div>
+      <div class="title">视频内容理解</div>
+      <div class="model">Qwen3.5 多模态</div>
+      <div class="desc">支持最长 2 小时视频直接输入分析</div>
+    </div>
+    <div class="card">
+      <div class="icon">🏢</div>
+      <div class="title">企业私有化部署</div>
+      <div class="model">Qwen3.5-27B 开源版</div>
+      <div class="desc">数据不出境，可微调定制，无 API 依赖</div>
+    </div>
+    <div class="card">
+      <div class="icon">📱</div>
+      <div class="title">手机端 AI 助手</div>
+      <div class="model">Qwen3.5-2B</div>
+      <div class="desc">轻量本地运行，离线可用，隐私安全</div>
+    </div>
+  </div>
+</div>
+</body>
+</html>