Qwen3.8-Flash-Next
已官宣推理大模型编程大模型Qwen3.8-Flash-Next
Qwen3.8-Flash-Next 是阿里巴巴通义千问团队计划于 2026-08-26 开放权重的多模态 MoE 模型。ModelScope 官方预发布页确认它提前采用下一代 Qwen4 架构,并将发布标准版与 FP8 版权重;发布前流出的页面信息称其主模型为 125B 参数,另含 51B N-gram embeddings,每 token 激活 6B 参数,训练成本约为 Qwen3.7-Plus 的 1/9。目前模型尚未正式发布,参数细节、性能对比、许可、上下文和评测仍待正式模型卡确认。
数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
模型基本信息
开源和体验地址
官方介绍与博客
API接口信息
评测结果
和其他模型对比
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发布机构
模型解读
发布状态与定位
截至 2026 年 8 月 25 日,Qwen3.8-Flash-Next 尚未正式发布。阿里巴巴旗下 ModelScope 已上线官方预发布页,计划于 2026 年 8 月 26 日 15:00 UTC 开放模型权重。预发布页将它定义为基于下一代 Qwen4 架构构建的多模态 MoE 模型,并表示这次会提前向社区开放相关架构改进,为后续完整 Qwen4 模型家族做准备。
官方目前确认的信息
ModelScope 预发布接口列出了两个计划产物:Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 与 Qwen/Qwen3.8-Flash-Next-FP8。这确认了标准权重与 FP8 版本的命名,也确认模型将开放权重;但当前页面尚未公布许可证、上下文窗口、最大输出、权重大小、推理模式、API 价格或完整 benchmark 表。
发布前流出的规格
2026 年 8 月 25 日,X 与 Reddit 等社区流传的 ModelScope 页面截图曾显示更详细的预告文案:模型包含 125B 主模型参数,另有 51B N-gram embeddings,每 token 激活约 6B 参数;架构升级覆盖 Attention、Residual、Embedding 与 Optimization。截图还称,其训练成本约为 Qwen3.7-Plus 的 1/9,综合能力可与 Qwen3.7-Plus 相比,并在 coding 与 cowork 方向更强。
这些参数与性能说法目前没有出现在 ModelScope 公开预发布接口中,应视为发布前泄露信息,而不是已由正式模型卡确认的最终规格。DataLearner 的结构化总参数字段暂记录 125B 主模型参数,51B N-gram embeddings 单独保留在正文中,避免将两类参数直接相加;激活参数字段记录 6B。正式发布后应以模型卡和 config.json 回填并校正。
待正式发布后补充
模型正式上线后,需要继续核验 Hugging Face / ModelScope 模型卡、许可证、标准版与 FP8 权重大小、原生上下文、最大输出、支持的思考模式、官方 benchmark 与部署要求。当前不沿用 Qwen3.8-27B 或 Qwen3.7-Plus 的这些字段,也不录入价格和评测数据。
公开来源
- ModelScope 官方预发布页:确认模型身份、多模态 MoE、Qwen4 架构、计划权重与发布时间
- 社区对发布前页面信息的转录:记录 125B、51B N-gram embeddings、6B 激活参数及训练成本说法,仅作泄露证据
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