125B 多模态 MoE 模型预览 Qwen4 架构

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核心要点

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AI旗页判断

这条资讯来自 AI旗页热点日报，更适合当作“模型发布与实时多模态能力”方向的信号来看：它说明相关能力正在进入更具体的产品、行业或工作流场景，而不只是停留在演示层。

读这类新闻时，建议重点看模型能力是否已经开放、支持哪些输入输出、价格和速率限制如何，以及能否接入真实业务。

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来源信息

原文标题：Alibaba’s Qwen Team Releases Qwen3.8-Flash-Next: A 125B Multimodal MoE With 6B Active Parameters Previewing the Qwen4 Architecture

We look at Qwen3.8-Flash-Next, Alibaba's open-weight multimodal Mixture-of-Experts model and an early preview of the Qwen4 architecture. We break down where the 180B parameters actually sit: a 125B backbone, a 51B N-gram embedding table, and a 4B multi-token prediction module, with only 6B active per token. We walk through the four architectural changes — the Gated DeltaNet and Qwen Sparse Attention hybrid, Gated Res

一句话结论：阿里 Qwen 团队发布 Qwen3.8-Flash-Next，一个 125B 参数的多模态 MoE 模型，仅 6B 激活参数，并预览了 Qwen4 架构。原始信息详细拆解了参数分布：125B 主干、51B N-gram 嵌入表、4B 多 token 预测模块，每 token 仅激活 6B 参数。架构上引入了 Gated DeltaNet 与 Qwen Sparse Attention 的混合、Gated Res 等四项关键变化。为什么值得关注：这是 Qwen4 架构的首次公开预览，MoE 设计大幅降低推理成本，同时多模态能力可能带来更广泛的应用场景。影响谁：关注高效模型架构的研究人员、需要低成本多模态能力的开发者，以及使用 Qwen 系列模型的企业。下一步验证：可以等待模型权重开放后，在本地或云端测试其推理速度和多模态任务表现，并与现有 Qwen 模型对比。

来源信息：AI旗页热点日报，发布时间或入库日期为 2026-08-26。页面底部保留原文入口，适合继续核对完整上下文、原始表述和附带链接。

原文摘录

来源摘要

We look at Qwen3.8-Flash-Next, Alibaba's open-weight multimodal Mixture-of-Experts model and an early preview of the Qwen4 architecture. We break down where the 180B parameters actually sit: a 125B backbone, a 51B N-gram embedding table, and a 4B multi-token prediction module, with only 6B active per token. We walk through the four architectural changes — the Gated DeltaNet and Qwen Sparse Attention hybrid, Gated Res

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