Qwen 官方博客原文，经 AIHOT 精选进入视野 · 原文 2026-08-26
Qwen3.8-Flash-Next 开放权重，预览 Qwen4 架构
Qwen3.8-Flash-Next 开放了一套带视觉编码器的实验模型权重，用于预览 Qwen4 的架构。读规格时，先区分模型总参数、每次激活部分，以及另外列出的组件。
6B 激活，不等于只有 6B 参数
官方模型卡列出语言模型 125B 参数、6B 激活，另有 51B n-gram 嵌入和 4B MTP 参数。MoE 只在每次计算中选用部分专家，“激活”描述计算参与量，不能直接代替完整权重的存储需求。
模型能接收图文输入。Qwen 将稀疏注意力、门控残差和 n-gram 嵌入列为架构变化；这里保留这些组件各自的作用，不把所有参数相加后当成部署内存估算。
预览权重与托管服务要分开
模型卡给出原生 262,144 token 上下文，可扩展至 1,000,000；同时说明托管的 Qwen3.8-Flash 另有默认 1M 上下文和内置工具。不能把托管版功能自动算进自建部署。
权重采用 Qwen Community License 1.0。许可证对模型服务或其定义的 AI 工作助手业务设有额外商业许可要求，并列出内部使用例外；实际使用应按完整条款判断。本文没有测量部署速度或成本。
重要补充与更正
以下日期是本站修订时间。
- 补充 ·
区分模型参数组成、原生上下文与托管服务功能，并补充官方模型卡及许可入口。
- 更正 ·
补入官方披露的参数与许可条件：6B 激活不等于 6B 模型的内存需求，部分商业使用需另行授权。
来源与补充
sourcesEN
来源与补充
- 阅读原文Qwen 官方博客原文，经 AIHOT 精选进入视野
- Qwen 官方模型卡
- Qwen Community License 1.0
原始摘要与适用说明
6B 激活不代表按一个 6B 小模型准备内存就能运行。模型仍属实验版；许可证对模型服务及其定义的 AI 工作助手业务的商业使用要求另行授权，纯内部使用有例外。性能与成本改善尚未由本站实测。
来源与依据 · 4 条链接
逐条说明链接的用途与支持范围。链接数量不代表多方独立验证，“直接支持”也仅限下方写明的内容。
当前官方模型卡与许可证已有正文证据，“规格未披露／125B 只是传闻”已不适合作为当前说明。“开放权重”能避免把附商业条件的许可笼统当成宽松开源许可。保留原条目 publishedAt=2026-08-26T12:30:00.000Z；本次无法确认规格首次加入模型卡的日期，9 月 6 日仅记录补核验。原时间线中的发布日观察保留历史语境。抓取元数据见 evidence-manifest.json。
边界：6B 激活不代表按一个 6B 小模型准备内存就能运行。模型仍属实验版；许可证对模型服务及其定义的 AI 工作助手业务的商业使用要求另行授权，纯内部使用有例外。性能与成本改善尚未由本站实测。
资料时间记录
- · 发现这篇资料，来源：AIHOT 精选。
- · 本站核验：ModelScope 已上线「千问3.8-Flash-Next」模型页（页面标题读取通过）；TechNode 转述官方日程称含 FP8 双版本、规格暂未披露。
- · 对比评测（通义 Qwen）：「Opencode vs Deepseek harness: my experience with」——Reddit r/LocalLLaMA 线索。同类对比与口碑，是市场面相对位置的信号。
- · 对比评测（通义 Qwen）：「Alibaba's Qwen3.8-Max-0902 Tops Code Arena, Beat」——alphasignal-daily 线索。同类对比与口碑，是市场面相对位置的信号。
- · 对比评测（通义 Qwen）：「Perplexity's Lily Beats MLX-LM by 1.35x Running 」——alphasignal-daily 线索。同类对比与口碑，是市场面相对位置的信号。
- · 版本动态（通义 Qwen）：「Perplexity open-sourced their Mac inference serv」——reddit-local-llama 线索。同类的版本动作，改变市场预期与替代选项。
- · 版本动态（通义 Qwen）：「We open-sourced Paddock, our Rust/C++ inference 」——reddit-local-llama 线索。同类的版本动作，改变市场预期与替代选项。
- · 对比评测（通义 Qwen）：「Updated my benchmark with a new vLLM based recip」——reddit-local-llama 线索。同类对比与口碑，是市场面相对位置的信号。
- · 对比评测（通义 Qwen）：「I benchmarked 21 Qwen3.8 27B variants on 16GB VR」——reddit-local-llama 线索。同类对比与口碑，是市场面相对位置的信号。
- · 对比评测（通义 Qwen）：「Qwen3.8-27B on 2× RTX 5070 Ti 16GB — llama.cpp v」——reddit-local-llama 线索。同类对比与口碑，是市场面相对位置的信号。
- · 对比评测（通义 Qwen）：「NInfer vs llama.cpp vs vLLM: quality + speed com」——reddit-local-llama 线索。同类对比与口碑，是市场面相对位置的信号。
- · 版本动态（通义 Qwen）：「阿里千问开源 Qwen-Drive-1.0-4B:首个面向自动驾驶的视觉语言基础模型」——ithome 线索。同类的版本动作，改变市场预期与替代选项。
- · 对比评测（通义 Qwen）：「DeepSeek-V4-Flash-Vision Q8 vs Qwen3.8-Flash-Nex」——reddit-local-llama 线索。同类对比与口碑，是市场面相对位置的信号。
- · 对比评测（通义 Qwen）：「exllamav3 comfortably beats llama.cpp running CP」——reddit-local-llama 线索。同类对比与口碑，是市场面相对位置的信号。
- · 对比评测（通义 Qwen）：「Benchmarking Qwen3.8 27B quantizations: 4-bit ho」——lobsters-hotstories 线索。同类对比与口碑，是市场面相对位置的信号。
- · 版本动态（通义 Qwen）：「Qwen3.8-Flash-Next on MLX-serve, 1m context is r」——reddit-local-llama 线索。同类的版本动作，改变市场预期与替代选项。
收录记录
首次发现：
收录日期与原文发布日期分别记录。
编辑记录
来源已核对
· 北京时间
区分模型参数组成、原生上下文与托管服务功能，并补充官方模型卡及许可入口。 保留原文、发现和收录日期。