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Qwen3.8-Flash-Next 在基准测试中击败 Claude Opus 4.6 Max

3 个精选信源 · 3 篇报道持续 1 天最新动态 9天前
最新进展

Qwen3.8-Flash-Next 发布，SGLang 首日支持部署。

DIGEST

事件全貌

AI 综述 · 更新于 9天前

Qwen3.8-Flash-Next 正式发布，这是一款高度稀疏的 MoE 模型，总参数 125B 外加 51B N-gram 嵌入，但每个 token 仅激活 6B 参数。该模型作为 Qwen4 架构的早期预览版，共 48 层，MoE 层使用 512 个专家和 top-10 路由。

Qwen 团队开源了该多模态模型，SGLang 提供 Day-0 支持。N-gram 嵌入几乎不增加计算成本即可扩展容量，并可通过异步预取驻留内存；GDN+QSA 混合注意力兼顾长任务效率与检索精度。

有报道称该模型在基准测试中击败 Claude Opus 4.6 Max，但官方发布信息未提及具体基准测试结果。

本综述由 AI 汇总全部报道生成，随事件进展持续更新；下方时间线中的单篇报道保留其发布时的原貌。

TIMELINE

报道时间线

3 条公开报道 · 官方一手 2 条 · 最新在前
  1. Qwen3.8-Flash-Next 发布，SGLang 首日支持
    X：通义千问 / Qwen (@Alibaba_Qwen)官方一手

    通义千问发布 Qwen3.8-Flash-Next，SGLang 即日支持部署。该模型为 125B 主模型，含 51B N-gram 嵌入，每 token 激活 6B 参数。N-gram 嵌入几乎不增加计算成本即可扩展容量，并可通过异步预取驻留内存；GDN+QSA 混合注意力兼顾长任务效率与检索精度。

  2. Qwen 开源 Qwen3.8-Flash-Next，SGLang 提供 Day-0 支持
    LMSYS：Blog（Chatbot Arena 团队）官方一手

    Qwen 团队开源多模态 MoE 模型 Qwen3.8-Flash-Next，作为 Qwen4 架构的早期预览版。该模型采用 125B 参数主模型加 51B N-gram Embedding，每 token 激活 6B 参数，共 48 层，MoE 层使用 512 个专家和 top-10 路由。

  3. Qwen3.8-Flash-Next：6B激活参数击败Claude Opus 4.6 Max
    X：Kim (@kimmonismus)

    Qwen3.8-Flash-Next 正式发布，这是一款高度稀疏的 MoE 模型，总参数 125B 外加 51B N-gram 嵌入，但每个 token 仅激活 6B 参数。