Επιστροφή στις Ειδήσεις
ΠροϊόνAI Understanding ενημέρωση

Το Qwen παρουσιάζει το Qwen3.8-Flash-Next ως μια ανοιχτή προεπισκόπηση της επόμενης αρχιτεκτονικής του

Το Qwen περιγράφει το Qwen3.8-Flash-Next ως ένα πολυτροπικό μοντέλο μείγματος ειδικών με 125 δισεκατομμύρια συνολικά διακριτικά και 6 δισεκατομμύρια ενεργές παραμέτρους και λέει ότι κάνει προεπισκόπηση της αρχιτεκτονικής που έχει προγραμματιστεί για το Qwen4.

5 min readRead the linked source
Source-page capture accompanying Qwen presents Qwen3.8-Flash-Next as an open-weight preview of its next architecture
Αναφορά πηγήςΗ πηγή καταγράφηκε
Εκδότης
qwen.ai
Σύνδεσμος πηγής
qwen.aihttps://qwen.ai/blog?id=qwen3.8-flash-next
Τύπος πηγής
Συνδεδεμένη πηγή — η κατάσταση της κύριας πηγής δεν έχει καθοριστεί.
Αναφέρεται επίσης

Η ιστορία αναθεωρήθηκε τελευταία

ΠλαίσιοΚαταλάβετε αυτό σε 60 δευτερόλεπτα

Ξεκινήστε εδώ

Βασικοί όροι

Βάρος
Μια μαθημένη αριθμητική τιμή που κλιμακώνει τα σήματα που διέρχονται από ένα νευρωνικό δίκτυο.
Μίγμα Εμπειρογνωμόνων (ΥΠ)
Μια αρχιτεκτονική με εξειδικευμένα υποδίκτυα όπου εκτελούνται μόνο επιλεγμένοι ειδικοί ανά είσοδο.
Μνήμη (μνήμη πράκτορα)
Το αποθηκευμένο πλαίσιο που χρησιμοποιεί ένας πράκτορας τεχνητής νοημοσύνης σε βήματα ή περιόδους σύνδεσης για να βελτιώσει τη συνέχεια.
Δοκιμάστε τον εαυτό σαςΕξηγημένο Κουίζ Μοντέλων AI

Τι άλλαξε από τη δημοσίευση

  1. Πρωτοδημοσιεύτηκε
  2. Το Decrypt προσθέτει αναφορές για την ίδια προγραμματισμένη προεπισκόπηση Qwen 3.8-Flash-Next που καλύπτεται από την κανονική ενημέρωση. Λέει ότι η ομάδα Qwen της Alibaba σχεδίαζε μια κυκλοφορία την Τετάρτη, περιγράφει το μοντέλο ως πολυτροπική προεπισκόπηση του Qwen 4 και αναφέρει ότι οι βαθμολογίες αναφοράς και τα ζωντανά βάρη δεν ήταν ακόμη διαθέσιμα. Τα αναφερόμενα στοιχεία συνολικών 125 δισεκατομμυρίων και 6 δισεκατομμυρίων ενεργών παραμέτρων παραμένουν μη επαληθευμένα στο παρεχόμενο υλικό.
  3. Αυτό προάγει ουσιαστικά την κατάλληλη εκδήλωση Qwen3.8-Flash: Η Investing.com αναφέρει ότι η Alibaba κυκλοφόρησε το μοντέλο παραγωγής Qwen3.8-Flash με βάρη με δυνατότητα λήψης, τιμολόγηση QwenCloud, αναφερόμενες βαθμολογίες συγκριτικής αξιολόγησης και αξιώσεις κόστους, ενώ κυκλοφόρησε επίσης την αρχιτεκτονική Qwen3.8-Flash-N που είχε προγραμματιστεί εκ των προτέρων.
  4. Το Blockchain.News προωθεί ουσιαστικά το ίδιο συμβάν έκδοσης Qwen3.8-Flash-Next που αντιπροσωπεύεται από την κανονική ενημέρωση. Αναφέρει την κυκλοφορία ανοιχτών βαρών 176 δισεκατομμυρίων παραμέτρων, περιγράφει το Gated DeltaNet και το Qwen Sparse Attention για περιβάλλοντα έως και 1 εκατομμύριο tokens, αναφέρει τα στοιχεία απόδοσης της Alibaba και αναφέρει την επικύρωση NVIDIA στο GB300 NVL72. Αυτές οι λεπτομέρειες δεν επιβεβαιώνονται ανεξάρτητα στην παρεχόμενη πηγή.
  5. Η κύρια πηγή Qwen προσθέτει ουσιαστικά αρχιτεκτονικές λεπτομέρειες και λεπτομέρειες δοκιμών στην υπάρχουσα καταχώριση έκδοσης Qwen3.8-Flash-Next: περιγράφει το μοντέλο ως πολυτροπική προεπισκόπηση MoE για το Qwen4, δίνει 125 δισεκατομμύρια συνολικές και 6 δισεκατομμύρια ενεργές παραμέτρους και προσδιορίζει 72,5 bygate tested και gigabyte έκδοση. DGX Spark.
Source video from qwen.ai · shown with attribution.

Τι έγινε

Η πηγή του Qwen παρουσιάζει το Qwen3.8-Flash-Next ως ένα ανοιχτού βάρους πολυτροπικό μοντέλο μείγματος ειδικών και μια πρώιμη προεπισκόπηση της αρχιτεκτονικής που χρησιμοποιείται στο Qwen4. Η πηγή λέει ότι το μοντέλο περιέχει 125 δισεκατομμύρια μάρκες συνολικά, αλλά ενεργοποιεί 6 δισεκατομμύρια, ένα σχέδιο που συνδέεται με μια σημαντική ενίσχυση της απόδοσης. Αναφέρεται επίσης σε κβαντισμένες εκδόσεις που έχουν δοκιμαστεί στο σύστημα DGX Spark του NVIDIA.

Η σελίδα Qwen παρουσιάζει το Qwen3.8-Flash-Next ως «άλλο ανοιχτό μοντέλο βαρών από το Qwen». Περιγράφει το σύστημα ως ένα πολυτροπικό μοντέλο MoE και λέει ότι χρησιμεύει ως μια πρώιμη προεπισκόπηση της αρχιτεκτονικής που χρησιμοποιείται στο Qwen4. Αυτό καθιστά το ίδιο το μοντέλο την κεντρική εξέλιξη, ενώ η αναφορά Qwen4 παρέχει ένα προοπτικό πλαίσιο για την οικογένεια μοντέλων της εταιρείας. Η πηγή δεν παρέχει επίσημη ημερομηνία κυκλοφορίας ή λεπτομερή ανακοίνωση κυκλοφορίας πέρα ​​από αυτήν την περιγραφή.

Η πηγή δίνει δύο αριθμούς κλίμακας: 125 δισεκατομμύρια συνολικά διακριτικά και 6 δισεκατομμύρια ενεργές παραμέτρους. Παρουσιάζει τη διαφορά μεταξύ αυτών των στοιχείων ως τον λόγο που το μοντέλο λαμβάνει μια «αρκετά μεγάλη ώθηση απόδοσης». Αυτός είναι ένας ισχυρισμός που προβάλλεται από την πηγή, όχι ένα αποτέλεσμα που αποδεικνύεται ανεξάρτητα στο παρεχόμενο υλικό. Δεν περιλαμβάνεται πίνακας αναφοράς, μοντέλο σύγκρισης, πρωτόκολλο δοκιμής, μέτρηση χρόνου απόκρισης ή βαθμολογία ποιότητας, επομένως η πρακτική έννοια της διεκδικούμενης ενίσχυσης παραμένει άγνωστη εδώ.

Η πηγή λέει επίσης ότι το μοντέλο έχει δοκιμαστεί σε DGX Spark χρησιμοποιώντας κβαντισμένες εκδόσεις Unsloth. Αναφέρει συγκεκριμένα ένα μοντέλο UD-IQ1_S 72,5 gigabyte και ένα μοντέλο UD-Q2_K_XL 78,9 gigabyte. Αυτές οι λεπτομέρειες δείχνουν ότι τουλάχιστον ορισμένες συμπιεσμένες ή κβαντισμένες μορφές εξετάζονται σε αυτήν την υπολογιστική πλατφόρμα. Η πηγή δεν δηλώνει εάν αυτά τα αρχεία διανέμονται επίσημα από το Qwen, τι ανταλλαγές ακριβείας κάνουν ή αν είναι κατάλληλα για άλλο υλικό.

Ο συγγραφέας λέει ότι η εξερεύνηση συνεχίζεται και προσδιορίζει ένα προτιμώμενο αποτέλεσμα από μια διαμόρφωση συλλογιστικής-προσπάθειας xhigh της έκδοσης UD-Q2_K_XL. Η πηγή αναφέρεται επίσης σε εικόνες πελεκάνων που έχουν δημιουργηθεί, συμπεριλαμβανομένου ενός παραδείγματος με ιππασία με πελεκάνο. Πρόκειται για ανέκδοτες επιδείξεις παρά για ελεγχόμενη αξιολόγηση. Το παρεχόμενο υλικό δεν καθορίζει την ποιότητα εικόνας του μοντέλου, την αξιοπιστία του συλλογισμού, την πολυτροπική κάλυψη, την αναπαραγωγιμότητα ή τη γενική διαθεσιμότητα.

Στοιχεία πηγής: qwen.ai ↗

Γιατί έχει σημασία

Η ανακοίνωση προσφέρει μια πρώιμη ένδειξη της αρχιτεκτονικής του επόμενου μοντέλου του Qwen, ενώ τονίζει ένα μεγάλο χάσμα μεταξύ συνολικών και ενεργών παραμέτρων. Εάν η περιγραφή της πηγής είναι ακριβής, το μοντέλο μπορεί να είναι σχετικό με τους προγραμματιστές που αξιολογούν συστήματα ανοιχτού βάρους που επιδιώκουν να συνδυάσουν ευρεία χωρητικότητα μοντέλου με χαμηλότερο ενεργό υπολογισμό. Ωστόσο, η πηγή δεν παρέχει ανεξάρτητους δείκτες αναφοράς ή δεδομένα ανάπτυξης.

Η ανακοίνωση έχει σημασία γιατί συνδέει ένα διαθέσιμο μοντέλο ανοιχτού βάρους με την αρχιτεκτονική που λέει ότι το Qwen θα ενημερώσει το Qwen4. Τα ανοιχτά βάρη μπορούν να δώσουν στους προγραμματιστές και τους ερευνητές ένα αντικείμενο που μπορούν να επιθεωρήσουν, να προσαρμόσουν ή να εκτελέσουν στο δικό τους περιβάλλον, αλλά η πηγή δεν προσδιορίζει τους νομικούς όρους που διέπουν αυτές τις χρήσεις. Επομένως, η πρακτική σημασία εξαρτάται από την αδειοδότηση και την τεκμηρίωση που δεν περιλαμβάνονται εδώ.

Η δηλωμένη αρχιτεκτονική του μοντέλου υπογραμμίζει μια επαναλαμβανόμενη μηχανική αντιστάθμιση: ένα σύστημα μπορεί να έχει μεγάλο συνολικό αριθμό παραμέτρων ενώ ενεργοποιεί ένα πολύ μικρότερο υποσύνολο για ένα συγκεκριμένο αίτημα. Σε αυτήν την πηγή, το Qwen παρουσιάζει 125 δισεκατομμύρια συνολικές παραμέτρους και 6 δισεκατομμύρια ενεργές παραμέτρους ως τρόπο αναζήτησης χωρητικότητας με χαμηλότερο ενεργό φόρτο εργασίας. Το αν αυτό μεταφράζεται σε χαμηλότερο κόστος, ταχύτερες αποκρίσεις ή καλύτερη ποιότητα δεν μπορεί να εξαχθεί μόνο από την πηγή.

Η πολυτροπική περιγραφή θα μπορούσε να κάνει το μοντέλο σχετικό πέρα ​​από τις εφαρμογές μόνο κειμένου. Ωστόσο, το "πολυτροπικό" δεν ορίζεται περαιτέρω στο παρεχόμενο υλικό. Δεν υπάρχει απόθεμα τύπων εισόδου ή εξόδου, καμία περιγραφή των υποστηριζόμενων γλωσσών ή μέσων, ούτε στοιχεία σχετικά με τον τρόπο με τον οποίο το μοντέλο χειρίζεται εικόνες πραγματικού κόσμου, σύνθετες οδηγίες ή περιεχόμενο ευαίσθητο στην ασφάλεια. Τα παραγόμενα παραδείγματα πελεκάνων δείχνουν μόνο ότι επιχειρήθηκαν οπτικές έξοδοι στην αναφερόμενη εξερεύνηση.

Οι κβαντισμένες εκδόσεις είναι επίσης πρακτικά σημαντικές επειδή κάνουν το μέγεθος και τις απαιτήσεις υλικού του μοντέλου μέρος της ιστορίας. Η πηγή προσδιορίζει αρχεία μεγέθους 72,5 και 78,9 gigabyte και λέει ότι δοκιμάστηκαν σε DGX Spark. Δεν αναφέρει εάν οι απλοί προγραμματιστές μπορούν να τα εκτελέσουν, πόση μνήμη χρειάζονται κατά τη λειτουργία ή πώς αλλάζει η ποιότητα υπό την κβαντοποίηση. Αυτές οι παραλείψεις περιορίζουν ό,τι μπορεί να συναχθεί υπεύθυνα σχετικά με την προσβασιμότητα.

Interactive Mechanism

Διαδραστικός Μηχανισμός: Πώς λειτουργεί στην πραγματικότητα

Εξερευνήστε την υποκείμενη τεχνολογία πίσω από αυτήν την εξέλιξη διαδραστικά.

Thinking Budget (Test-Time Tokens):1,024 tokens
Complex Accuracy79%Math & Code Logic
Latency3.2sTime to first full output
Inference Cost$0.0092Per query estimated
Reasoning StyleStep VerificationInternal chain depth
Active Thinking Trace:
1Deconstruct user problem into formal constraints
2Propose candidate hypotheses & step-by-step calculation
3Self-correction: Backtrack and refute subtle edge cases
4Exhaustive consistency check & final output synthesis
Core takeaway: Test-time compute fundamentally changes AI economics. Instead of only scaling during pre-training, giving reasoning models more tokens at inference time allows them to systematically solve PhD-level STEM problems.
Διαδραστικός Έλεγχος Έννοιας+10 Points
AI Models Explained Quiz

Which component of an AI application is the machine-learning model itself?

Τι να παρακολουθήσετε στη συνέχεια

Στα σημαντικά άγνωστα στοιχεία περιλαμβάνονται η ημερομηνία κυκλοφορίας του μοντέλου, η άδεια, οι υποστηριζόμενες λεπτομέρειες, τα αποτελέσματα συγκριτικής αξιολόγησης, οι απαιτήσεις υλικού, οι αξιολογήσεις ασφάλειας και οι συνθήκες πρόσβασης. Θα χρειαστούν περαιτέρω δοκιμές για να καθοριστεί εάν ο αναφερόμενος σχεδιασμός ενεργών παραμέτρων παρέχει σταθερά πλεονεκτήματα σε πρακτικούς φόρτους εργασίας και εάν οι κβαντισμένες εκδόσεις διατηρούν τις δυνατότητες του μοντέλου.

Η πρώτη προτεραιότητα είναι η επιβεβαίωση των επίσημων όρων κυκλοφορίας. Οι αναγνώστες και οι προγραμματιστές πρέπει να γνωρίζουν εάν το Qwen3.8-Flash-Next είναι επίσημα με δυνατότητα λήψης, ποια βάρη και μορφές παρέχονται, ποια άδεια ισχύει και εάν η χρήση επιτρέπεται εμπορικά ή μόνο για έρευνα. Καμία από αυτές τις προϋποθέσεις δεν αναφέρεται στην παρεχόμενη πηγή.

Οι ανεξάρτητες αξιολογήσεις θα πρέπει να ελέγχουν τον ισχυρισμό απόδοσης της πηγής. Η χρήσιμη παρακολούθηση θα συγκρίνει τη διαμόρφωση ενεργών παραμέτρων των 6 δισεκατομμυρίων με άλλα μοντέλα ανοιχτού βάρους σε εργασίες πολυτροπικής κατανόησης, παραγωγής, συλλογισμού, κωδικοποίησης και μεγάλου πλαισίου, ενώ θα αναφέρει το υλικό, τις ρυθμίσεις κβαντοποίησης και την καθυστέρηση. Η παρούσα πηγή δεν προσφέρει τέτοια ελεγχόμενη σύγκριση.

Το προφίλ ασφάλειας και αξιοπιστίας του μοντέλου παραμένει επίσης άγνωστο. Δεν εμφανίζονται ευρήματα της κόκκινης ομάδας, δοκιμές άρνησης, μετρήσεις παραισθήσεων, ανάλυση απορρήτου ή διασφαλίσεις κατά της κακής χρήσης στο υλικό. Προτού χρησιμοποιηθεί το σύστημα σε επακόλουθες ρυθμίσεις, οι προγραμματιστές θα χρειάζονταν στοιχεία σχετικά με τις λειτουργίες αποτυχίας τόσο σε κείμενο όσο και σε οπτικές εισόδους, μαζί με σαφή καθοδήγηση σχετικά με τον ανθρώπινο έλεγχο.

Τέλος, η σύνδεση Qwen4 θα πρέπει να αντιμετωπίζεται ως αρχιτεκτονική προεπισκόπηση και όχι ως υπόσχεση για μελλοντική κυκλοφορία. Η πηγή λέει ότι το μοντέλο κάνει προεπισκόπηση της αρχιτεκτονικής που χρησιμοποιείται στο Qwen4, αλλά δεν παρέχει κανένα χρονοδιάγραμμα, προδιαγραφές ή διαβεβαίωση ότι η τελική οικογένεια θα ταιριάζει με αυτό το μοντέλο. Η συνεχής δοκιμή μπορεί να διευκρινίσει εάν οι αναφερόμενες κβαντισμένες διαμορφώσεις και ο σχεδιασμός ενεργών παραμέτρων είναι ανθεκτικά χαρακτηριστικά ή διερευνητικές επιλογές.

Σχετικοί οδηγοί και κουίζ

Επεξήγηση μοντέλων AIΜετασχηματιστέςΕκπαίδευση AIChatGPT και LLMΔοκιμάστε τι γνωρίζετε — δοκιμάστε ένα δωρεάν κουίζ AIΑναζητήστε έναν όρο AI στο γλωσσάρι μαςΑκολουθήστε τον ιχνηλάτη έκδοσης μοντέλου AI

Ενημερώσεις και διορθώσεις

Αυτή η κανονική ιστορία ενημερώνεται όταν αλλάζει ουσιαστικά το αναπτυσσόμενο γεγονός. Το URL και η αρχική ημερομηνία δημοσίευσής του δεν αλλάζουν ποτέ.

  • Η κύρια πηγή Qwen προσθέτει ουσιαστικά αρχιτεκτονικές λεπτομέρειες και λεπτομέρειες δοκιμών στην υπάρχουσα καταχώριση έκδοσης Qwen3.8-Flash-Next: περιγράφει το μοντέλο ως πολυτροπική προεπισκόπηση MoE για το Qwen4, δίνει 125 δισεκατομμύρια συνολικές και 6 δισεκατομμύρια ενεργές παραμέτρους και προσδιορίζει 72,5 bygate tested και gigabyte έκδοση. DGX Spark.
  • Το Blockchain.News προωθεί ουσιαστικά το ίδιο συμβάν έκδοσης Qwen3.8-Flash-Next που αντιπροσωπεύεται από την κανονική ενημέρωση. Αναφέρει την κυκλοφορία ανοιχτών βαρών 176 δισεκατομμυρίων παραμέτρων, περιγράφει το Gated DeltaNet και το Qwen Sparse Attention για περιβάλλοντα έως και 1 εκατομμύριο tokens, αναφέρει τα στοιχεία απόδοσης της Alibaba και αναφέρει την επικύρωση NVIDIA στο GB300 NVL72. Αυτές οι λεπτομέρειες δεν επιβεβαιώνονται ανεξάρτητα στην παρεχόμενη πηγή.
  • Αυτό προάγει ουσιαστικά την κατάλληλη εκδήλωση Qwen3.8-Flash: Η Investing.com αναφέρει ότι η Alibaba κυκλοφόρησε το μοντέλο παραγωγής Qwen3.8-Flash με βάρη με δυνατότητα λήψης, τιμολόγηση QwenCloud, αναφερόμενες βαθμολογίες συγκριτικής αξιολόγησης και αξιώσεις κόστους, ενώ κυκλοφόρησε επίσης την αρχιτεκτονική Qwen3.8-Flash-N που είχε προγραμματιστεί εκ των προτέρων.
  • Το Decrypt προσθέτει αναφορές για την ίδια προγραμματισμένη προεπισκόπηση Qwen 3.8-Flash-Next που καλύπτεται από την κανονική ενημέρωση. Λέει ότι η ομάδα Qwen της Alibaba σχεδίαζε μια κυκλοφορία την Τετάρτη, περιγράφει το μοντέλο ως πολυτροπική προεπισκόπηση του Qwen 4 και αναφέρει ότι οι βαθμολογίες αναφοράς και τα ζωντανά βάρη δεν ήταν ακόμη διαθέσιμα. Τα αναφερόμενα στοιχεία συνολικών 125 δισεκατομμυρίων και 6 δισεκατομμυρίων ενεργών παραμέτρων παραμένουν μη επαληθευμένα στο παρεχόμενο υλικό.
Δείτε το δημόσιο αρχείο διορθώσεων
Βρήκατε αυτό χρήσιμο;