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
L'équipe Qwen d'Alibaba a présenté le modèle Qwen3.8-Flash-Next, doté de plus de 125 milliards de modèles MoE multimodaux et de 6 milliards de paramètres actifs. Le modèle est une version préliminaire de l'architecture Qwen4, qui adopte une architecture hybride Gated DeltaNet et Qwen Sparse Attention, Gated Residual, N-gram Embedding et l'optimiseur Muon. Le coût d'entraînement du modèle est 9 fois inférieur à celui du Qwen3.7-Plus et nécessite un point de contrôle FP8 de 172,78 GiB.
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L'équipe Qwen d'Alibaba a publié Qwen3.8-Flash-Next, un modèle d'expert hybride qui n'active que 6 des 125 milliards de paramètres à la fois. Avec un coût de formation neuf fois inférieur, il a surpassé des concurrents plus grands comme DeepSeek-V4-Flash et Claude Opus 4.6 sur les benchmarks d'encodage et de bureautique. Cette réalisation exerce une pression accrue sur les prix sur des entreprises comme OpenAI et Anthropic.
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