阿里巴巴发布Qwen3.8-Flash-Next，瞄准“终极成本效率”
Alibaba releases Qwen3.8-Flash-Next, targeting "ultimate cost efficiency"
阿里巴巴的Qwen团队发布了Qwen3.8-Flash-Next：一个125亿多模态MoE，具有6亿活跃参数，预览Qwen4架构
El equipo Qwen de Alibaba lanzó el modelo Qwen3.8-Flash-Next, con más de 125 mil millones de parámetros modales MoE y 6 mil millones de parámetros activos. El modelo es una versión previa de la arquitectura Qwen4 y utiliza tecnologías como Gated DeltaNet y Qwen Sparse Attention, Gated Residual, N-gram Embedding y el optimizador Muon. El costo de entrenamiento del modelo es 9 veces menor que el de Qwen3.7-Plus y requiere un punto de control FP8 de 172,78 GiB.
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El equipo de Qwen de Alibaba lanzó el modelo Qwen3.8-Flash-Next, un modelo de expertos híbrido que activa solo 6 de 125 mil millones de parámetros a la vez. Con un costo de entrenamiento de solo 1/9, superó a competidores más grandes como DeepSeek-V4-Flash y Claude Opus 4.6 en benchmarks de codificación y oficina. Este logro aumenta la presión sobre empresas como OpenAI y Anthropic en términos de precio.
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