RecodeX 重构消息，阿里千问发布多模态MoE模型Qwen3.8-Flash，并同步开源权重Qwen3.8-Flash-Next，后者率先采用下一代Qwen4架构。主模型125B参数，激活仅6B，另增51B N-gram Embedding以存储换计算。官方评测中，SWE-bench Pro较Claude Opus4.6高9.1分，JobBench高近20分，AndroidWorld高22.5分，MathVision高25.1分。原生支持262K上下文，可扩展至1M。生产版已上线Qwen Cloud，默认支持1M上下文和工具调用，每百万Token输入1元、输出3元。官方称其能力接近Qwen3.7-Plus，训练成本仅约1/9。
阿里千问发布Qwen3.8-Flash，6B激活参数开源
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阿里千问发布Qwen3.8-Flash多模态MoE模型
RecodeX 重构消息，阿里千问发布Qwen3.8-Flash模型，这是一款多模态MoE模型，也是Qwen4架构的早期预览版。生产版Qwen3.8-Flash将很快通过Qwen Cloud API提供服务，定价为每100万输入Token 0.16美元、每100万输出Token 0.47美元。模型拥有1250亿参数加510亿N-gram嵌入参数，但每个Token仅激活60亿参数，实现高成本效益。
阿里开源千问Qwen3.8-Flash，激活6B参数性能超Claude Opus4.6
RecodeX 重构消息，8月26日晚，阿里发布并同步开源千问最新模型Qwen3.8-Flash。该模型采用全新下一代架构，千亿总参数仅激活60亿（6B）即可获得超越Claude Opus4.6的前沿性能，创下模型效率的全球新基准。训练成本较Qwen3.7-Plus骤降近90%，推理成本大幅下降，每百万Tokens输入仅1元，输出3元，价格最低至DeepSeek-V4-Flash的1/3。Qwen3.8-Flash今晚将首发上线“千问办公”，开发者和企业可通过千问AI平台获取API服务。
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原始信息来源区块律动theblockbeats.info
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