💬 观点Simon Willison
Qwen3.8-Flash-Next — Qwen新模型,125B参数仅6B激活,本地运行性能强劲。
Qwen新模型,125B参数仅6B激活,本地运行性能强劲。
2026-08-26原文
本文为要点摘要,完整细节以原文为准。
🧭 一图看懂
由原文自动提炼 · 以原文为准点击任一分支,查看这一点的一句话解读
Qwen3.8-Flash-Next 新模型
Qwen 开源多模态 MoE 模型,125B 参数仅 6B 激活
- 125B 参数 / 6B 激活
- 多模态 MoE 架构
- Qwen4 架构早期预览
🔗 涉及的概念与玩家
- Qwen3.8-Flash-Next模型
- Qwen公司
- Qwen4模型
- Simon Willison人物
- DGX Spark产品
- Unsloth产品
- MoE概念
- Qwen—发布→Qwen3.8-Flash-Next
- Qwen3.8-Flash-Next—预览架构→Qwen4
- Qwen3.8-Flash-Next—采用→MoE
- Simon Willison—试用→Qwen3.8-Flash-Next
- Simon Willison—运行于→DGX Spark
- Unsloth—提供量化→Qwen3.8-Flash-Next
- Qwen3.8-Flash-Next 是 Qwen 推出的开源权重多模态 MoE 模型,作为 Qwen4 架构的早期预览,总参数 125B,但仅 6B 激活,带来显著性能提升。
- Simon 在 DGX Spark 上使用 Unsloth 量化版本测试,包括 72.5GB 和 78.9GB 的量化模型,并展示了生成图像,表明该模型可在消费级硬件上运行。
- 对开发者而言,这意味着更强大的模型可以本地部署,降低对云 API 的依赖,同时 MoE 架构的高效性可能成为未来模型设计的趋势。
原文:Qwen3.8-Flash-Next · 作者 Simon Willison
🕸 顺着图谱继续读
- Ahmad Osman on why local AI is catching up — 本地AI正快速追赶云端,开源模型与硬件协同进化,开发者应重视端到端基础设施。2026-06-30 · 共同涉及 Qwen、DGX Spark
- [AINews] Death of Params: Z.ai CEO Jie Tang on GLM 5.3 — GLM 5.3 揭示后训练新缩放定律:参数不再是唯一关键,环境合成与长程 RL 2026-08-20 · 共同涉及 MoE、Unsloth
- tencent/Hy3 — 腾讯发布295B MoE模型Hy3,性能媲美22026-07-06 · 共同涉及 MoE、Simon Willison
- Latest open artifacts (#24): Motif-3, GLM-5.3, — 开源模型许可风向生变:西方转开放,中国转限制,GLM2026-09-08 · 共同涉及 Qwen3.8-Flash-Next