具体来看，Qwen3.5 采用混合注意力机制，结合高稀疏的 MoE 架构创新，并基于更大规模的文本和视觉混合 Token 上训练，Qwen3.5-122B-A10B 与 Qwen3.5-35B-A3B 以更小的总参数和激活参数量，实现了更大的性能提升。
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思路：① 算每辆车到达时间 = (target - position) / speed；② 按位置降序排序；③ 单调递增栈：仅当当前时间 栈顶时间时压栈（新车队），否则合并。栈长即为车队数。可优化为用变量代替栈。