Qwen3.8-Flash-Next

Simon Willison's Blog 模型
ai-model open-source multimodal mixture-of-experts large-language-model quantization hardware

摘要

Qwen 发布了 Qwen3.8-Flash-Next，这是一款开放权重的多模态 MoE 模型，拥有 125B tokens，但只有 6B 活跃参数，提供了性能提升，并作为 Qwen4 架构的早期预览。

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# Qwen3.8-Flash-Next 来源：https://simonwillison.net/2026/Aug/26/qwen38-flash-next/ 2026年8月26日 \- 链接博客 **Qwen3\.8\-Flash\-Next (https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8-flash-next)**（来源：(https://news.ycombinator.com/item?id=49448210)）来自 Qwen 的又一款开源权重模型。该模型是"一个多模态混合专家模型，同时也预览了 Qwen4 架构"。 它体积相当大：125B 参数量，但仅有 6B 处于激活状态，这使其性能获得了显著提升。 我一直在 DGX Spark 上使用这些 Unsloth 量化模型 (https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF) 进行测试。目前仍在探索阶段——已尝试过 72.5GB 的 UD\-IQ1\_S 版本（生成了这些鹈鹕图片：(https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer#url=https%3A%2F%2Fgist.github.com%2Fsimonw%2Ff9c69ebdab90d8a45b8de4742cc7b840)）以及 78.9GB 的 UD\-Q2\_K\_XL 版本（生成了这些内容：(https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer#url=https%3A%2F%2Fgist.github.com%2Fsimonw%2F6ba7cbfc1a9336986703b41f7fccd73a)）。 目前最惊艳的是 UD\-Q2\_K\_XL 中这个高强度推理输出： 扁平矢量插画：一只白色鹈鹕长着橙色喙与橙色腿，正沿沙质小路骑着红色自行车，车把上的柳条篮里装着一条蓝色鱼，背景是翠绿的起伏山丘、小树与灌木，蔚蓝天空中飘着白云与明亮的黄色太阳。

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