Tongyi Qianwen ogłosił Qwen3.8-Flash, multimodalny model MoE, jako wczesny podgląd architektury Qwen4 i udostępnił wagi. Model ma łącznie 125 miliardów par...
Tongyi Qianwen ogłosił Qwen3.8-Flash, multimodalny model MoE, jako wczesny podgląd architektury
Qwen4 i udostępnił wagi. Model ma łącznie 125 miliardów parametrów, przy czym na każdy token aktywowanych jest tylko 6 miliardów, a koszt treningu to zaledwie 1/9 kosztu Qwen3.7-Plus, przy pełnym przewyższeniu jego wydajności. Cena produkcyjnego API wynosi 0,16 USD/1M tokenów wejściowych i 0,47 USD/1M tokenów wyjściowych, natywna długość kontekstu to 262K, z możliwością rozszerzenia do 1M. 🔗 Przeczytaj oryginał 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。
🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta9ciqt07c1roj219h5liie
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。
当前抓取源提供的是标题、摘要、来源和原文入口，不直接搬运完整原文。完整报道请通过下方原文链接前往来源站点查看。
抓取通道: 摘要聚合 · 原始域名: x.com
Źródło: @Alibaba_Qwen
原文链接: Otwórz źródło oryginalne
Aioga 归档: 查看情报页
Content record: social-summary · Updated: 2026-08-26T15:32:46.000Z
统一接入主流 AI 模型 API，为开发、测试与生产环境提供稳定调用入口。
立即访问 api.w173.com
Scan to open this articleAioga 自动聚合全球 AI 动态，并保留来源信息用于核验与引用。