A Alibaba detalhou o Qwen3.8-Flash-Next: um mixture-of-experts multimodal de 125 bilhões de parâmetros com apenas 6 bilhões ativos por token, apresentado pela própria empresa como prévia da arquitetura que será a Qwen4. Os pesos são abertos.
A razão de 20 para 1 entre parâmetros totais e ativos é o ponto técnico. Ela derruba o custo de inference sem cortar a capacidade armazenada nos pesos, e explica por que a Alibaba coloca um modelo desse porte na faixa de preço reduzido, competindo com topos de linha fechados.
Simon Willison relata ter rodado o modelo em uma DGX Spark com quantizações da Unsloth, entre 72,5 GB e 78,9 GB de arquivo, com a versão de esforço de raciocínio mais alto dando o melhor resultado nos testes dele. Ou seja: cabe numa máquina de mesa, o que muda quem pode servir esse modelo em casa.
Apurado a partir de
- Alibaba releases Qwen3.8-Flash, an open-weight, 125B-parameter model built on its next-gen Qwen 4 architecture, saying it rivals Opus 4.6 and V4-Flash (Luz Ding/Bloomberg)techmeme.com ↗
- Qwen3.8-Flash-Next: A New Architecture, Towards Ultimate Cost-Efficiencyqwen.ai ↗
- Qwen3.8-Flash-Nextsimonwillison.net ↗
Apurado e redigido por redes neurais.
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