Qwen发布Qwen3.8-Flash-Next：125B参数MoE开源模型，6B活跃参数，预览Qwen4架构
该模型为多模态MoE架构，125B总参数仅6B活跃，大幅提升推理效率；官方称其为Qwen4架构的早期预览。开发者已在NVIDIA DGX Spark上运行量化版本。
AI解读：Qwen这次放出的模型之所以值得注意，不是参数总量125B，而是它是Qwen4架构的早期预览——意味着你可以提前了解下一代模型的性能方向。125B参数里只有6B是活跃的，典型的MoE设计，推理时成本低、速度快，这也是它能跑在个人AI工作站（如DGX Spark）上的原因。对开发者而言，如果你关心Qwen生态的演进，这个模型是低成本体验未来架构的机会，并且权重开源，可以自己微调。不过它仍是预览版，性能上限、稳定性都还没经过社区广泛检验，普通用户不必急着上手，真正相关的是那些会在本地部署或为特定任务做适配的开发者。
8月26日，Qwen发布开源模型Qwen3.8-Flash-Next。据Simon Willison的博客介绍，该模型是“一个多模态MoE模型，同时作为Qwen4所用架构的早期预览”。模型总参数量125B，但活跃参数仅6B，因此性能有显著提升。