8月26日晚，阿里发布并同步开源千问最新模型Qwen3.8-Flash。 得益于架构和训练的全面革新，Qwen3.8-Flash训练成本较Qwen3.7-Plus下降近90%，推理成本同样大幅下
8月26日晚，阿里发布并同步开源千问最新模型Qwen3.8-Flash。
得益于架构和训练的全面革新，Qwen3.8-Flash训练成本较Qwen3.7-Plus下降近90%，推理成本同样大幅下降，每百万Tokens输入仅1元，输出3元，价格最低至DeepSeek-V4-Flash的1/3。
值得一提的是，Qwen3.8-Flash是一个多模态混合专家(MoE)模型，其出色的模型能力得益于其革新的模型架构和训练方案。模型采用与此前所有千问大模型完全不同的全新架构，如在注意力方面，引入独特的QSA(Qwen Sparse Attention)机制，形成与GDN高效融合的混合注意力架构，可显著降低计算开销，在高缓存命中的1M Tokens长上下文实际场景中可提速8倍以上;在模型优化方面，模型结构和训练优化协同进行，收敛效率和训练吞吐大幅提升。
据了解，Next新架构将是全新一代千问大模型Qwen4的雏形，Qwen3.8-Flash-Next模型权重已在Hugging Face、魔搭社区全面开源，交由全球AI开源社区检验。
数据显示，截至目前，Qwen3.8系列已开源发布2.4T参数量的Qwen3.8-Max、Qwen3.8-27B及Qwen3.8-Flash三大尺寸模型，Qwen模型全球下载量突破30亿次，衍生模型数超30万个，全尺寸、全模态的全面开源正在全球掀起新一轮中国大模型浪潮。
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