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"
事件综合
阿里巴巴Qwen团队发布了Qwen3.8-Flash-Next模型，采用混合专家模型架构和Muon优化器，训练成本比Qwen3.7-Plus降低9倍。该模型在编码和办公benchmarks上超越了更大的竞争对手，如DeepSeek-V4-Flash和Claude Opus 4.6。该成就对OpenAI和Anthropic等公司带来了更大的价格压力。
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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
阿里巴巴的Qwen团队发布了Qwen3.8-Flash-Next模型，具有125亿多模态MoE和6亿活跃参数。该模型是Qwen4架构的预览版，采用了Gated DeltaNet和Qwen Sparse Attention混合架构、Gated Residual、N-gram Embedding和Muon优化器等技术。该模型的训练成本比Qwen3.7-Plus低9倍，需要172.78 GiB FP8 checkpoint。
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阿里巴巴Qwen团队发布了Qwen3.8-Flash-Next模型，这是一种混合专家模型，每次只激活125亿参数中的6个。在训练成本仅为1/9的情况下，它在编码和办公benchmarks上超越了更大的竞争对手，如DeepSeek-V4-Flash和Claude Opus 4.6。这一成就为OpenAI和Anthropic等公司带来了更大的价格压力。
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