Tongyi Qianwen has released Qwen3.8-Flash, a multimodal MoE model, as an early preview of the Qwen4 architecture and has made the weights open. The model h...
Tongyi Qianwen has released Qwen3.8-Flash, a multimodal MoE model, as an early preview of the Qwen4
architecture and has made the weights open. The model has a total of 125B parameters, activating only 6B per token, with training costs only 1/9 of Qwen3.7-Plus, and its performance comprehensively surpasses the latter. The production API is priced at $0.16/1M input tokens and $0.47/1M output tokens, with a native context of 262K, extendable to 1M. 🔗 Read the full article via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta9ciqt07c1roj219h5liie
通义千问发布 Qwen3.8-Flash，一款多模态 MoE 模型，作为 Qwen4 架构的早期预览并开放权重。
该模型总参数 125B，每 token 仅激活 6B，训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9，性能全面超越后者。
生产版 API 定价 $0.16/1M 输入 tokens 和 $0.47/1M 输出 tokens，原生上下文 262K，可扩展至 1M。
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通义千问发布 Qwen3.8-Flash，定位为多模态 MoE 模型、Qwen4 架构的早期预览，并开放权重。材料称其总参数为 125B，每 token 激活 6B，性能全面超越 Qwen3.7-Plus。
公开材料显示，Qwen3.8-Flash 的生产版 API 定价为每百万输入 tokens 0.16 美元、每百万输出 tokens 0.47 美元；原生上下文为 262K，并可扩展至 1M。材料还称其训练成本为 Qwen3.7-Plus 的九分之一。
Aioga 判断，Qwen3.8-Flash 同时释放开源权重、长上下文和低激活参数量等信号，可能反映通义千问在模型效率与开发者使用门槛上的持续推进。但性能和成本表述目前仅来自发布材料。
若公开参数与定价信息准确，开发者评估模型时可能会重点比较其开放权重、API 价格、上下文长度和多模态能力。至于实际效果、部署成本及与其他模型的差异，现有材料没有提供独立测试或更多细节。 建议关注开放权重的具体许可、模型下载与部署要求，以及官方评测口径和可复现实验结果。同时核对 1M 上下文扩展方式、生产版 API 的适用范围，并持续跟踪 Qwen4 架构预览后续披露。
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Ingestion channel: Summary aggregation · Source domain: x.com
Source: @Alibaba_Qwen
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Content record: social-summary · Updated: 2026-08-26T15:32:46.000Z
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