Qwen3.8-Flash-Next 综合领先
9 项评测中领先 9 项,平均分高 4.2 分
基于 9 项双方均有成绩的评测基准自动汇总,明细见下方图表。
随下方模式筛选实时变化。
综合领先
Qwen3.8-Flash-Next · 66.60
单项最高
Qwen3.8-Flash-Next · MathVision 95.70
模态覆盖
Qwen3.8-27B · 3 种模态
正面对比
9
评测基准
0
领先项
9
落后项
-4.19
平均分差
按评测基准逐项对比;切换思考模式或工具设置后,下方图表与表格同步更新。
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
每条轴是该评测领域内百分制成绩的算术平均,反映的是这些评测的平均得分,不是模型能力评级。
相对优势: 暂无明显优势 / 相对落后: 编程与软件工程 -6.2
相对优势: 编程与软件工程 +6.2 / 相对落后: 暂无明显落后
计算口径:同一模型在同一 benchmark 下先平均当前模式范围内的所有分数(不取最高分),再按评测领域对这些分数求平均。只纳入至少两个模型有百分制成绩的评测;Codeforces、Arena 等 Elo/评分制评测已排除,因为把 1500 分的 Elo 与 85% 的准确率放在一起平均不具意义。缺项不按 0 分处理;各评测等权,未按难度加权,因此包含高难度评测的领域分数天然偏低。
按评测基准逐行列出各模型与运行模式的得分;同一行内可比,跨行不可比。
9 项可对比评测得分汇总。每个模型展示最佳得分,模式在分数下方标注。
| 评测项 | Qwen3.8-27B | Qwen3.8-Flash-Next |
|---|---|---|
HLE 综合评估 | 30.80开启思考 | 35.90思考水平·极高 |
GPQA Diamond 科学与综合推理 | 89.20开启思考 | 91.70思考水平·极高 |
DeepSWE 编程与软件工程 | 42.20开启思考 | 工具 | 58.70思考水平·极高 | 工具 |
LiveCodeBench 编程与软件工程 | 90.30开启思考 | 91.90思考水平·极高 |
NL2Repo-Bench 编程与软件工程 | 42.30开启思考 | 工具 | 48.10思考水平·极高 | 工具 |
SWE-Bench Pro - Public 编程与软件工程 | 61.70开启思考 | 工具 | 62.50思考水平·极高 | 工具 |
Agents' Last Exam Agent能力评测 | 20.40开启思考 | 工具 | 24.30思考水平·极高 | 工具 |
CharXiv RQ 多模态理解 | 90.20开启思考 | 工具 | 90.60思考水平·极高 | 工具 |
MathVision 多模态理解 | 94.60开启思考 | 工具 | 95.70思考水平·极高 | 工具 |
各模型 API 的官方标价,按输入 / 输出分列;单位为美元 / 百万 tokens。
架构、许可与 API 模态等规格对比;「未提供」表示数据库暂无该字段。
| 功能与规格 | Qwen3.8-27B阿里巴巴 | Qwen3.8-Flash-Next阿里巴巴 |
|---|---|---|
核心规格发布时间 | 2026-08-14 | 2026-08-26 |
上下文长度 | 256K | 256K(原生,可扩展至 1M) |
总参数量 | 27B | 125B |
激活参数量 | 不适用 | 6B |
最大输出长度 | 131,072 tokens | 131,072 tokens |
模型架构 | 稠密(Dense) | MoE(混合专家) |
支持的运行模式 | 开启关闭 | 极高关闭低中 |
开源与许可代码开源 | 开源 · Apache 2.0 | 开源 · Qwen Community License 1.0 |
权重开源 | 开源 · Apache 2.0 | 开源 · Qwen Community License 1.0 |
授权状态 | 免费商用授权 | 有条件免费商用授权 |
本地部署权重体积 | 约 55.6 GB(BF16,18 个 safetensors 分片) | 约 360 GB(BF16,131 个 safetensors 分片) |
权重显存占用 | ≈ 55.6 GB(仅权重,未含 KV Cache) | ≈ 360 GB(仅权重,未含 KV Cache) |
权重下载 | Hugging Face | Hugging Face |
源码仓库 | 未提供 | GitHub |
API 模态支持文本 输入/输出 | / | / |
图片 输入/输出 | / | / |
视频 输入/输出 | / | / |
资料来源论文 / 报告 | 未提供 | On the Design of Qwen3.8-Next Architecture: Evaluation, Efficiency, and Training Stability |