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Simon Willison
Qwen3.8-Flash-Next發布：多模態MoE預覽下一代架構
阿里釋出 Qwen3.8-Flash-Next 開源模型。採用多模態 MoE 架構，擁有1250億參數但僅需激活60億，大幅提升運算效率，更是Qwen4的搶先體驗版。
Qwen
MoE架構
多模態模型
阿里通義千問團隊最新推出了「Qwen3.8-Flash-Next」開源模型。這款模型最大的亮點是採用了混合專家（MoE）的多模態架構，總模型參數雖然高達 1250 億，但在實際運作時只需激活 60 億參數。這種設計能在不大幅增加硬體計算負擔的情況下，提供更強大的運算效能與處理速度。
知名開發者 Simon Willison 測試指出，該模型已可透過量化處理大幅降低顯存需求，並在複雜的推理任務與多模態生成上表現優異。更重要的是，Qwen3.8 不僅是一個過渡版本，官方更將其定位為下一代「Qwen4」底層架構的早期預覽，讓開發者能提早適應未來的技術演進方向。
對一般使用者與企業而言，MoE 架構的成熟代表著未來在本地端設備或中低階伺服器上，也能流暢運行具備千億級別實力的頂尖多模態 AI。這不僅將有效降低企業導入 AI 的成本，也讓個人開發者更容易利用強大的開源模型打造專屬的 AI 應用。