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多模态MoE

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8月26日
23:30
23:30官方一手marktechpost@Asif Razzaq
78°
阿里Qwen团队发布Qwen3.8-Flash-Next模型，包含125B参数，6B激活参数。模型采用Gated DeltaNet、Qwen Sparse Attention、Gated Residual、N-gram Embedding等架构，训练成本仅为Qwen3.7-Plus的1/9。预览了Qwen4架构。
AI模型Qwen3.8-Flash-Next多模态MoE阿里Qwen团队
事件专题
推荐理由：阿里Qwen团队发布了Qwen3.8-Flash-Next模型，参数量巨大，架构创新，训练成本低，值得关注。
原文
23:14
23:14官方账号阿里通义 Qwen@Alibaba_Qwen
精选
@vllm_project使Qwen3.8-Flash-Next从第一天起就在NVIDIA和AMD上运行，超稀疏多模态MoE模型，125B参数，6B活跃，262K本地，1M通过YaRN，额外51B N-gram表可卸载，Qwen Sparse Attention是新的引擎工作所在。
AI模型Qwen3.8-Flash-Next多模态MoENVIDIA
事件专题
推荐理由：@vllm_project让Qwen3.8-Flash-Next在NVIDIA和AMD上无缝运行，新模型带来更多可能性，值得一看！
原文
23:03