阿里通义千问开源多模态 MoE 模型 Qwen3.8-Flash，作为 Qwen4 架构早期预览。总参 125B 另加 51B N-gram 嵌入，每 Token 仅激活 6B；采用 GDN+QSA 混合注意力、Gated Residual 与 Muon 优化器。训练成本约为 Qwen3.7-Plus 的 1/9，却全面领先：DeepSWE 1.1 达 58.7、SWE-bench Pro 62.5、CoWorkBench 73.9、AndroidWorld 84.5、MathVision（含 CI）95.7。原生 262K 上下文，YaRN 可扩至 1M；1M 长度下 QSA 预填充最高 7.6 倍、解码 4.9 倍加速。QwenCloud 报价约 $0.15/$0.47 每百万 Token，权重已上线 Hugging Face，并获 NVIDIA NeMo、SGLang、Unsloth 与 OpenCode 的 Day-0 支持。
核心要点速览
- ✓125B 总参、6B 激活，SWE-bench Pro 62.5、DeepSWE 1.1 58.7，训练成本约为上一代 Plus 的 1/9。
- ✓GDN+QSA 混合注意力在 1M 上下文下最高 7.6 倍预填充、4.9 倍解码加速。
- ✓开源权重同步登陆 Hugging Face，QwenCloud / OpenRouter / OpenCode 与 NeMo、SGLang、Unsloth 提供 Day-0 接入。
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接着读Ornith-1.5-122B 开源重磅登场：单机 DGX 即可部署的 122B MoE 推理模型，SWE-bench Pro 斩获 76.9 分
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