RecodeX 重构消息，阿里巴巴开源团队发布Qwen3.8-Flash-Next，这是一款多模态MoE模型，被视为Qwen4架构的早期预览。模型总参数量达125B，但仅激活6B参数，性能显著提升。目前已有开发者通过Unsloth量化版本在NVIDIA DGX Spark上测试，包括72.5GB的UD-IQ1_S和78.9GB的UD-Q2_K_XL版本。
阿里开源Qwen3.8-Flash-Next多模态MoE模型
更多报道投资界 ↗
后续报道
阿里开源Qwen3.8-Flash-Next，125B MoE消费级硬件可跑
RecodeX 重构消息，阿里发布Qwen3.8-Flash-Next全部权重，作为Qwen4新架构的早期预览。该模型为125B参数MoE（6B激活），附加51B N-gram嵌入参数，受DeepSeek Engram启发。训练成本降至原来的九分之一，代码和办公任务表现优异，小模型跑分超DeepSeek V4 Flash正式版，多项测试挑战Claude-Opus-4.6。权重公开后，有用户在24GB显存4090+128G内存上无需量化成功部署。模型原生支持262K上下文，可扩展至100万token，已在HuggingFace和ModelScope开放下载。
AI 辅助判断积极AI 看多仅供信息参考，不构成投资建议
原始信息来源Simonwillisonsimonwillison.net
查看原文 ↗