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Alibaba Qwen 发布 Qwen3.8-Flash-Next

3 个精选信源 · 4 篇报道持续 1 天最新动态 10分钟前
最新进展

最新报道明确Qwen3.8-Flash-Next击败Claude Opus 4.6 Max

DIGEST

事件全貌

AI 综述 · 更新于 39分钟前

通义千问于2026年8月26日开源Qwen3.8-Flash-Next，这是一款多模态MoE模型，也是Qwen4架构的早期预览。模型采用GDN+QSA混合注意力等四项升级，总参数125B，每token激活6B，训练成本约为Qwen3.7-Plus的1/9，编码与办公任务能力更强。

该模型为高度稀疏MoE架构，总参数125B加51B n-gram嵌入，每token仅激活6B参数，原生256K上下文可经YaRN扩展至1M。

有报道称其6B激活参数超越Claude Opus 4.6，最新报道进一步明确为击败Claude Opus 4.6 Max。

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。

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本事件热度走势

当前热度 38峰值 40（8月26日 20:56）近24小时变化 —

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TIMELINE

报道时间线

4 条公开报道 · 官方一手 2 条 · 最新在前
  1. Qwen 开源 Qwen3.8-Flash-Next，SGLang 提供 Day-0 支持
    LMSYS：Blog（Chatbot Arena 团队）官方一手精选

    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。

  2. 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。

  3. Qwen3.8-Flash-Next发布，6B激活超越Claude Opus 4.6
    X：Kim (@kimmonismus)

    Qwen3.8-Flash-Next正式发布，这是一款高度稀疏MoE开源多模态模型，总参数125B加51B n-gram嵌入，每token仅激活6B参数，原生256K上下文可经YaRN扩展至1M。

  4. Qwen3.8-Flash-Next 开源：Qwen4 架构早期预览
    Qwen：Blog Retrieval（API）官方一手精选

    通义千问开源 Qwen3.8-Flash-Next，一款多模态 MoE 模型，也是 Qwen4 架构的早期预览。该模型采用 GDN + QSA 混合注意力等四项升级，总参数 125B，每 token 激活 6B，训练成本约为 Qwen3.7-Plus 的 1/9，编码与办公任务能力更强。