Анонс Qwen4 іде через ефективність: Alibaba випускає Qwen3.8-Flash-Next

26 серпня 2026 року команда Qwen з Alibaba Group виклала на Hugging Face Hub і ModelScope нову модель Qwen3.8-Flash-Next. Мультимодальна MoE-модель (mixture-of-experts) налічує 125 мільярдів параметрів загалом за 6 мільярдів, активованих на токен, до яких додаються 51 мільярд параметрів N-gram-ембедингів і 4 мільярди MTP-шарів при 48 шарах у сукупності. Згідно з офіційним репозиторієм проєкту, публікація слугує першим анонсом архітектури, яку буде використано в майбутній серії Qwen4.

В архітектурній частині виробник заявляє про гібридну увагу, що поєднує Gated DeltaNet і Qwen Sparse Attention: за даними картки моделі, вона працює на рівні мікроблоків, а не окремих токенів, щоб збити затримку на довгих контекстах. Заявлене вікно — 262 144 нативні токени, розширюване до мільйона методами масштабування RoPE на кшталт YaRN. Команда розробки стверджує, що навчання коштувало приблизно в дев'ять разів дешевше, ніж у Qwen3.7-Plus, — співвідношення, яке, втім, не перекладається в жодну суму, бо абсолютні витрати на Qwen3.7-Plus не оприлюднені. У власних бенчмарках виробник наводить такі результати, як 91,9 на LiveCodeBench і 62,5 на SWE-bench Pro. Оскільки це вимірювання, надані безпосередньо компанією і поки що позбавлені незалежних перевірок, читати їх слід як заяви зацікавленої сторони. До того ж порівняння не є беззастережним: MarkTechPost зазначає, що на Humanity's Last Exam модель набирає 35,9 бала проти 40,0 у Claude-Opus-4.6 (Max).

Пряме використання викладених ваг потребує мультиGPU-інфраструктури: чекпойнти коливаються від 172,78 ГіБ у форматі FP8 до 335,28 ГіБ у BF16. Щодо умов використання спливають розбіжності: частина незалежних матеріалів вказує ліцензію Apache-2.0, тоді як у frontmatter офіційної картки моделі значиться 'license: other' і 'qwen-community-1.0'. Повний текст цієї ліцензії досі не вивчено: які комерційні сценарії вона допускає і з якими обмеженнями — це ще належить перевірити перед будь-яким висновком про реальний ступінь відкритості ваг. Паралельно виробник зробив доступною версію, що обслуговується через API на QwenCloud, за заявленою ціною 0,16 долара за мільйон вхідних токенів і 0,47 за вихідні, хоча жодне з доступних джерел не з'ясовує, чи використовує ендпойнт той самий чекпойнт, що розповсюджується серед відкритих ваг.

Відкрити доступ до архітектурних змін до запуску основної родини означає дати змогу виміряти рішення щодо вартості раніше, ніж їх заморозять у цій основній родині. Лишається перевірити, яка частина цієї економії підтвердиться, коли технічна спільнота завершить незалежні аудити. — Olya