广和通完成Qwen3.5系列模型在高通NPU端侧适配

广和通AI研究院在端侧AI领域取得重大突破，成功将Qwen3.5系列模型适配至高通NPU，为智能设备本地运行大模型扫清了关键障碍。

一、 端侧NPU上运行Qwen 3.5，面临哪些挑战？

将前沿大模型部署在如手机、物联网设备等端侧设备上，远比在云端运行复杂。Qwen3.5系列模型采用了名为“混合注意力架构”的创新设计。

• 架构复杂性：
  该架构引入了Linear Attention（线性注意力）机制，这不仅提升了模型处理长文本的效率，但也使得模型结构变得更加复杂，对硬件适配提出了更高要求。

• 资源限制：
  端侧设备通常算力和内存都有限，与资源充足的云端环境截然不同。

• 适配挑战：
  要将模型从云端迁移到端侧NPU运行，必须经过模型转换、量化、编译和推理验证等多个环节，以确保模型能与终端计算方式完美融合。如果适配不当，可能导致编译失败、运行不稳定、无法充分利用NPU算力等问题，直接影响设备的响应速度、功耗和用户体验。

核心难点在于，如何在资源受限的条件下，让Qwen3.5模型既稳定运行，又能充分调用NPU的专用AI算力资源。

二、 广和通如何实现全链路适配，释放NPU算力？

广和通AI研究院基于其自研的Fibocom AI Stack使能平台，围绕高通QCS8550处理器进行了专项适配。

是一个覆盖了AI模组、AI工具链、AI引擎、AI模型仓以及支持与服务的一站式解决方案，为模型适配、推理部署和应用开发提供了完整支撑。

本次适配主要攻克了三大核心难题：

• 模型转换与编译可行性：
  确保模型能够被NPU正确识别并编译。

• 量化后运行稳定性：
  对模型进行混合精度量化，在减小模型体积、降低功耗的同时，保证推理结果的准确性和稳定性。

• 推理过程中的缓存与状态维护：
  优化缓存机制，确保模型在连续对话等场景中能够完整、高效地处理信息。

通过解决这些难题，广和通成功打通了从模型转换、混合精度量化、NPU后端编译到端侧推理验证的完整技术链路。这项突破意味着Qwen3.5系列小尺寸模型已具备在QCS8550处理器NPU上本地运行的可行性，为构建高性能、低功耗的AI模组和边缘智能设备奠定了坚实基础。

三、 成功适配后，能带来哪些具体应用？

此次适配成果，使得广和通能够将Qwen3.5等前沿大模型的强大能力，转化为终端设备本地即可调用的智能能力，赋能多种场景：

1. 端侧Agent与AI会议机场景

• 可将模型能力与语音识别、知识库检索和工具调用相结合。
• 实现在设备本地完成自然语言交互、内容理解、信息提炼和任务分解等复杂功能，无需依赖云端。

2. 智能座舱与边缘智能设备场景

• 为车载系统等设备提供本地多轮对话与任务辅助能力。
• 在弱网、无网或对隐私要求极高的环境下，也能保证交互的连续性和响应速度，同时确保数据在本地处理，不泄露。

小提示： 这种本地化AI能力对于需要实时响应的场景（如工业控制）或涉及敏感数据（如医疗、金融）的应用至关重要。

总结：广和通端侧AI战略持续推进

Qwen3.5在QCS8550处理器上的成功适配，是广和通在端侧AI关键技术上的重要里程碑。它不仅验证了Fibocom AI Stack使能平台强大的技术能力和工程化水平，也为广和通未来在 前沿模型适配、长上下文处理、端侧Agent与具身智能推理 等方向上持续创新和落地提供了强大驱动力。广和通将以此为基础，加速推动大模型能力向更多终端设备和业务场景渗透，助力各行各业迈向万物智联的AI新时代。