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通义千问发布Qwen3.8-Flash-Next,提前剧透Qwen4架构

阿里通义千问团队近日开源全新多模态MoE模型Qwen3.8-Flash-Next,作为Qwen4架构早期预览版。该模型采用高度稀疏的混合专家设计,总参数1250亿,另搭配510亿参数N-gram嵌入表和40亿参数多token预测模块,以极低计算开销实现越级性能表现。

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通义千问发布Qwen3.8-Flash-Next,提前剧透Qwen4架构

千问开源Qwen3.8-Flash-Next架构,轻量化多模态大模型实现效能突破

阿里千问发布多模态MoE模型Qwen3.8-Flash,并开源下一代架构Qwen3.8-Flash-Next(Qwen4雏形)。模型总参数125B,搭载51B N-gram Embedding,每token仅激活6B;原生支持26万token,可扩展至100万。训练成本为前代1/9,API定价输入每百万Tokens 1元、输出3元。

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千问开源Qwen3.8-Flash-Next架构,轻量化多模态大模型实现效能突破
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