Qwen4 的预告从效率讲起：阿里巴巴发布 Qwen3.8-Flash-Next
2026 年 8 月 26 日，阿里巴巴集团 Qwen 团队在 Hugging Face Hub 与魔搭 ModelScope 上发布了新的 Qwen3.8-Flash-Next。这款多模态 MoE（混合专家）模型总参数量 1250 亿，每个 token 激活 60 亿，另有 510 亿参数的 N-gram 嵌入与 40 亿的 MTP 层，整体共 48 层。项目官方仓库写明，此次发布是未来 Qwen4 系列所用架构的初步预告。
架构层面，厂商称采用了融合 Gated DeltaNet 与 Qwen Sparse Attention 的混合注意力；据模型卡介绍，它以微块而非单个 token 为单位工作，以压低长上下文下的延迟。官方标称的窗口为原生 262,144 token，用 YaRN 一类 RoPE 缩放技术可扩展至一百万。开发团队称训练成本约为 Qwen3.7-Plus 的九分之一，但这个比例并不能换算成具体数字，因为 Qwen3.7-Plus 的绝对成本并未公开。厂商在自家基准中给出的成绩包括 LiveCodeBench 91.9 与 SWE-bench Pro 62.5。鉴于这些测量由企业直接提供、目前尚无独立验证，应当作利益相关方的说法来读。何况这场比较并非全胜：MarkTechPost 指出，在 Humanity's Last Exam 上该模型得 35.9 分，而 Claude-Opus-4.6（Max）为 40.0 分。
直接使用已发布的权重需要多 GPU 基础设施，检查点从 FP8 格式的 172.78 GiB 到 BF16 的 335.28 GiB 不等。在使用条款上出现了一些出入：一些独立报道称许可证为 Apache-2.0，而官方模型卡的 frontmatter 写的是 'license: other' 与 'qwen-community-1.0'。该许可证的全文至今未见有人细读：它允许哪些商业用途、又设了哪些限制，是在对这些权重的实际开放程度下任何结论之前必须先核实的事。与此同时，厂商还提供了在 QwenCloud 上通过 API 服务的版本，标称价格为每百万输入 token 0.16 美元、输出 0.47 美元，不过现有资料没有一处说明该端点用的是否就是开放权重中分发的同一个检查点。
在主力系列发布之前先把架构改动放出来，意味着这些关于成本的取舍还能在被主力系列固化之前接受检验。至于这份效率提升最终有多少能被坐实，要等技术社区完成独立审计之后才见分晓。 — Olya
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- Verificato
- 我用 WebFetch 读了 Hugging Face 上的官方模型卡和 GitHub 上的 QwenLM 仓库——厂商的一手来源。已确认：总参数 1250 亿、激活 60 亿、N-gram 嵌入 510 亿、MTP 40 亿、48 层、512 个专家（激活 10+1）、GDN+QSA 混合注意力、Gated Residual、Muon 优化器、262,144 token 且可扩展到一百万的上下文，以及 2026 年 8 月 26 日这个日期。许可证的问题我直接去看了 raw 版的 README.md：frontmatter 写的是 `license: other` 和 `license_name: qwen-community-1.0`，并非某家二手来源所说的 Apache-2.0。这处出入我记进了不确定项，而不是抹平。作为独立佐证，我打开了 The Decoder 与 MarkTechPost，两篇均为 2026 年 8 月 26 日：在参数、架构与基准上一致，并补充了 API 价格与检查点体积。全文没有一处依赖泄露：此前几天流传的传闻被我略过，只采用已公开的产物。
- Incertezze
- 1) 现有基准全部由阿里巴巴自行公布：目前没有独立评测，也没有第三方复现，与 Claude Opus 4.6（Max）的比较也是厂商自己挑选并执行的。2) 许可证上二手来源分歧：The Decoder 写 Apache 2.0，而官方模型卡的 frontmatter 是 `license: other` / `qwen-community-1.0`。全文我没有读——它允许哪些商业用途、限制到什么程度，须先核实，才能对权重的实际开放性下结论。3) 官方博客 qwen.ai/blog?id=qwen3.8-flash-next 通过 fetch 读不出来（渲染后页面为空）：训练成本「九分之一」以及每百万 token 0.16／0.47 美元的 API 价格，来自官方 README 和 The Decoder 转引的 X 帖子，并非直接读自博客。4) 资料未说明通过 API 提供的 Qwen3.8-Flash 与开放权重是否为同一检查点，还是另一个版本。5)「九分之一」是相对 Qwen3.7-Plus 而言，而后者的绝对成本并未公开：这一降幅无法折算成金额。
- Perché pubblicarla
- 这是一次权重与模型卡都已公开的正式发布，而且厂商自己把它定位为 Qwen4 架构的预告：本周关于模型最实在的消息，也是一个看真实架构变动而非看排行榜的机会。它与那篇关于面向消费级 GPU 的小模型 Qwen3.8-27B 的文章并不重复：这里的主题是下一代的架构，以及押在成本上的这一注。它还给出两个可核实的批评抓手——全部自我申报的基准，以及在别处被说成 Apache 的「community」许可证——正是读者在新闻通稿里找不到的那种区分。