2026年2月16日,阿里巴巴正式发布千问3.5,上线了Qwen3.5-Plus和Qwen3.5-397B-A17B两款新模型。
两种模型搭配阿里云百炼配套推出,本人使用深感模型使用相较以往提升巨大!
故在此时间节点编写解析,以供参考和本人存档留痕。
a.首先N卡自带驱动,所以你需要的只是对显卡本身的驱动进行更新,以兼容后续CUDA和大模型所需。
点击进入官网英伟达APP官网网址
点击立即下载,点击下载好的文件后正常点击同意并安装即可

b.进入APP界面后点击左面的【驱动程序】后,找到右上角,选择【Studio驱动程序】(也可以选择GameReady驱动程序不变,不影响你打游戏),随后点击【更新驱动】

这里可能出现两种情况,第一种是由于第一次下载,还没立刻获取到最新的驱动版本和版本列表,故而只显示【重新安装】,另一种情况是你的版本已经处于最新。

c. 提示!!! 使用英伟达GeForce也可以安装驱动,但不确定英伟达是否继续支持该软件的驱动更新获取,故本文不再介绍此方法,如若需要官网链接获取驱动,请见此处链接点击此处进入
点击此处进入安装CUDA和cuDNN教程
须知作者建议版本为CUDA 12.x,如需千问2.5或千问3则应最好为CUDA12.1版本为最佳!
虽然显卡可以支持CUDA更高版本,但是其依赖和环境搭建需求cuda版本可能会更低,因此我们选择更为稳定的版本。
例如我的显卡允许安装CUDA13.x但实则无法部署千问模型,因为依赖会报错。

点击进入该文章最新版最详细Anaconda新手安装+配置+环境创建教程
anaconda是一个专门为Python配置环境准备的程序,可以随时轻松切换配置的环境,非常有效的解决不同LLM或其他深度学习、数据分析、机器学习任务的部署环境不同而可能出现不兼容的难题。
a. Anaconda Navigator是anaconda程序的GUI界面
b.Anaconda Prompt和Anaconda PowerShell Prompt是anaconda的命令行解释器,具体区别不必多言,前者更方便于简单的部署和开发,后者则更倾向于复杂脚本编写,如无需要则默认前者用管理员身份打开即可

c.点击此处进入anaconda命令行的常用命令教程
如无特定需要,使用conda或pip命令下载相关的库和依赖即可
a.左侧列表四个选项分别是主界面、环境菜单、学习文档和社区
b.红框所示为你的环境列表,请切记!!! 不要为了省事将任何库和依赖安装在base环境,base环境应当只有一个Python,其他任何部署和依赖的安装都只应该在自己创建的其他环境里!否则会导致开启该界面加载base环境很慢耽误不必要的时间。
c.该主界面关联的程序繁多,足以满足各类开发需求,且此处的pycharm无需许可证和密钥,使用无期限。
d.环境菜单如图所示,你可以在这里检查自己安装的库和依赖,也可以直接下载。但是其下载速度和安装极缓慢,作者依然建议任何人都应该在anaconda命令行工具中创建环境,安装配置并激活,随后再在激活后的环境里下载安装。
a.打开PyCharm(也可以从anaconda里打开,点击launch)新建一个项目(project)
然后左上角文件(file)点击设置(settings)
b.点击左侧Python展开,选择解释器(Project:Interpreter)后点击添加解释器(add Interpreter)

c.然后点击第一个选项,即本地解释器(local Interpreter)
然后选择第二个类型选项Conda
并选择你安装配置的anaconda环境路径!点击确定即可

确认你的环境和解释器信息如图所示,应用并确定即可使用你创建后的anaconda环境,通过anaconda的命令行工具pip安装相关依赖即可同步到PyCharm上实时编写项目代码并启动。

如果你的PyCharm是老版,界面设定不同,则可点击此处查看老版PyCharm关联anaconda解释器教程
以上就是本章节所讲全部内容,完成本章节即配置了初始的环境,保证了大模型部署的前提。如果你喜欢还请关注我!之后我们将学习大模型的下载部署和其依赖的安装!
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