Qwen发布Qwen3.8-Flash-Next：多模态MoE模型，预览Qwen4架构
评分
74提供了新模型的核心架构信息和实测量化体验，对比常见新闻稿有增量细节。
来自资深开发者的第一手试用记录，客观且包含实用偏好建议。
给出了具体的量化版本和运行平台，对想本地部署的开发者有直接参考价值。
模型刚发布即被试用报道，时效性极佳。
Simon Willison是知名的技术博主和开发者，信源可信度较高。
基础分 82.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 74
精选线 70已入选精选
精选理由
内容来自资深开发者Simon Willison实测，聚焦新模型特性和量化运行体验，信息独特且含个人评估。
AI 点评
「这不仅仅是新模型发布，而是首次有人把Qwen3.8-Flash-Next跑起来并告诉你哪个量化版本值得试。对于想跟进下一代架构的人来说，这篇博客比官方公告更有参考价值。」
速览
Qwen推出开源多模态MoE模型Qwen3.8-Flash-Next，总参数125B但仅激活6B，性能显著提升，并作为Qwen4架构的早期预览。Simon Willison在DGX Spark上通过Unsloth量化版本进行了测试，尝试了72.5GB的UD-IQ1_S和78.9GB的UD-Q2_K_XL，并特别推荐了UD-Q2_K_XL的高推理强度配置。该模型延续Qwen开源路线，值得关注。
- Qwen3.8-Flash-Next是开源多模态MoE模型，总参数125B，激活参数仅6B。
- 该模型被视为Qwen4架构的早期预览，性能提升明显。
- Simon Willison在DGX Spark上使用Unsloth量化版本实测，推荐UD-Q2_K_XL高推理强度配置。
正文
它相当大：125B tokens，但只有 6B 处于激活状态，这意味着它能获得相当大的性能提升。
我一直在 DGX Spark 上试用它，使用的是 这些 Unsloth 量化模型。我还在探索这个模型——目前试过 72.5GB 的 UD-IQ1_S 版本（生成了这些鹈鹕）和 78.9GB 的 UD-Q2_K_XL（生成了这些）。
到目前为止，我最喜欢的是来自 UD-Q2_K_XL 的这个超高推理强度（xhigh reasoning effort）版本：
来自 Hacker News
标签：ai, generative-ai, llms, qwen, pelican-riding-a-bicycle, ai-in-china, nvidia-spark
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