Alibaba releases Qwen3.8-Flash-Next, targeting "ultimate cost efficiency"
Expérimentez avec Qwen3.8-Flash-Next sur NVIDIA GB300 NVL72 pour le codage agent
Alibaba publie les pondérations du modèle Qwen3.8-Flash-Next, fournissant un aperçu de la prochaine architecture Qwen4, marquant la poursuite du développement des modèles experts hybrides multimodaux (MoE). Ce changement signifie pour les développeurs la possibilité d'explorer et d'évaluer les modèles d'IA à plus grande échelle.
Vérifier la source →L'équipe Qwen d'Alibaba lance Qwen3.8-Flash-Next : un MoE multimodal de 125 B avec 6 B de paramètres actifs présentant un aperçu de l'architecture Qwen4
L'équipe Qwen d'Alibaba a publié Qwen3.8-Flash-Next, un modèle MoE multimodal de 12,5 milliards de paramètres dont les modifications architecturales incluent Gated DeltaNet, Qwen Sparse Attention et l'optimiseur Muon. Cela montre que la force technique d’Alibaba dans le domaine de l’IA multimodale s’est améliorée.
Vérifier la source →Alibaba lance Qwen3.8-Flash-Next, visant une « rentabilité ultime »
Alibaba a publié Qwen3.8-Flash-Next, qui a considérablement amélioré l'efficacité de l'activation des paramètres et réduit le coût de formation à un neuvième de celui de ses concurrents, exerçant ainsi une pression sur les prix sur OpenAI et Anthropic.
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