Qwen3.8-Flash-NextはオープンモデルとしてHugging FaceとModelScopeで公開されています。
2026年08月27日 12時22分
https://gigazine.net/news/20260827-qwen3-8-flash-next/
>>モデルの表現可能な語彙をわずかな追加計算で拡張できる「N-gram Embedding」も組み込んでいます。総パラメーター数は1250億、アクティブパラメーター数は60億で、N-gram
>>Embeddingのパラメーター数は510億です。標準状態で26万2144トークンのコンテキスト長に対応し、コンテキスト長を拡張する「YaRN」によって最大100万トークンまで対応できます。
>>Qwen3.8-Flash-Nextは多くのテストでClaude-Opus-4.8(Max)を上回っています。なお、Qwen3.8-Flash-Nextのトレーニングに必要な期間はQwen3.8-27Bの9分の1とのこと。
>>Qwen3.7-Plusを基準としてコンテキスト長ごとのプリフィルの速度差を示したもの。100万トークンを処理する場合、Qwen3.8-Flash-NextはQwen3.7-Plusの8.6倍高速です。
>>Qwen3.8-Flash-NextはオープンモデルとしてHugging FaceとModelScopeで公開されています。

Alibaba、Qwen4設計を先行公開：6B活性・訓練量3分の1でFLOPs9分の1
2026年8月27日
https://xenospectrum.com/qwen-flash-next/
>> 176B相当の容量を持ちながら、1トークン当たり6Bだけを動かす設計だ。