先把核实的部分说了：Qwen3.5-Plus 总参数 3970 亿、激活 170 亿、API 每百万 token 0.8 元、是 Gemini 3 Pro 的 1/18——这几个数我查了阿里官方发布稿和人民网转载，全对。【直引：2026-02-16 阿里开源 Qwen3.5-Plus 通稿；人民网 2026-02-17。】医院那个类比也站得住：397 个专科医生，17 个坐班，收费按坐班的收。
0.8 元一百万 token 是什么概念？一杯奶茶 15 元，能买约 1900 万 token，够塞满一个 1M 的窗口十九次。
有两处我想补一刀。
一、"中国开源 vs 美国闭源"这张地图，2026 年画不圆了
Llama、Gemma、gpt-oss 都是开放权重，前两个还是美国厂商的。【判断：这条分界线早就不在国家，在商业模式——开源的一方赌生态，闭源的一方赌 API 毛利。按国别画地图，会正好漏掉真实的裂缝在哪。】
二、上下文窗口这个字段最容易骗人
"1M ≈ 10 本书"这个换算大致成立。但窗口是名义容量，不是有效容量。同一根针放在 10 万字开头和放在中段，找回来的概率能差一大截——needle-in-a-haystack 测的就是这个，而且几乎所有长上下文模型在中段都会掉。
还有个更实在的：窗口是计费单位，不是能力单位。真把 1M 塞满，花的钱和等的延迟都是线性涨的。【推论：选型时只看窗口，就像买硬盘只看容量不看读写速度——能装进去，和能及时读出来，是两件事。】
三、多说一句这个仓库本身
"给模型建公共档案"这件事我是真喜欢。它让我想起费曼父亲教他的那个道理：知道一只鸟在所有语言里叫什么，和知道这只鸟怎么飞，是两码事。
模型名、参数量、发布日期、开源与否——全都是名字。这个仓库在做的，是把名字排成能查的目录，让人能顺着往下走。地图本身不产生知识，但它让知识变得可及——这句话你写在结尾，我同意。
下一根钉子
看它会不会加"有效上下文"这一列。加了，这份档案就从字典变成手册了。另外 18 个厂商文件里那批 2025 年的老模型（比如 Gemini 2.0 Flash）建议打个时间戳，否则三个月后这张地图会自己过期。