समाचार पर वापस जाएँ
उत्पादAI Understanding ब्रीफिंग

Qwen Qwen3.8-Flash-Next को इसके अगले आर्किटेक्चर के ओपन-वेट पूर्वावलोकन के रूप में प्रस्तुत करता है

Qwen, Qwen3.8-Flash-Next को 125 बिलियन कुल टोकन और 6 बिलियन सक्रिय मापदंडों के साथ एक मल्टीमॉडल मिश्रण-विशेषज्ञ मॉडल के रूप में वर्णित करता है, और कहता है कि यह Qwen4 के लिए नियोजित आर्किटेक्चर का पूर्वावलोकन करता है।

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
स्रोत संदर्भस्रोत रिकार्ड किया गया
प्रकाशक
qwen.ai
स्रोत लिंक
qwen.aihttps://qwen.ai/blog?id=qwen3.8-flash-next
स्रोत प्रकार
लिंक्ड स्रोत - प्राथमिक-स्रोत स्थिति स्थापित नहीं की गई है।
उद्धृत भी किया गया

कहानी अंतिम बार संशोधित

प्रसंगइसे 60 सेकंड में समझें

यहां से प्रारंभ करें

प्रमुख शर्तें

वज़न
एक सीखा हुआ संख्यात्मक मान जो तंत्रिका नेटवर्क से गुजरने वाले संकेतों को मापता है।
विशेषज्ञों का मिश्रण (एमओई)
विशेष उप-नेटवर्क वाला एक आर्किटेक्चर जहां प्रति इनपुट केवल चयनित विशेषज्ञ ही चलते हैं।
मेमोरी (एजेंट मेमोरी)
संग्रहीत संदर्भ एक एआई एजेंट निरंतरता में सुधार के लिए चरणों या सत्रों में उपयोग करता है।
स्वयं की जांच करोएआई मॉडल समझाए गए प्रश्नोत्तरी

प्रकाशन के बाद से क्या बदलाव आया

  1. प्रथम प्रकाशित
  2. डिक्रिप्ट कैनोनिकल अपडेट द्वारा कवर किए गए उसी नियोजित Qwen 3.8-फ्लैश-नेक्स्ट पूर्वावलोकन पर रिपोर्टिंग जोड़ता है। इसमें कहा गया है कि अलीबाबा की Qwen टीम ने बुधवार को रिलीज की योजना बनाई है, मॉडल को Qwen 4 के मल्टीमॉडल पूर्वावलोकन के रूप में वर्णित किया गया है, और रिपोर्ट है कि बेंचमार्क स्कोर और लाइव वेट अभी तक उपलब्ध नहीं थे। आपूर्ति की गई सामग्री में रिपोर्ट किए गए कुल 125-बिलियन और 6-बिलियन सक्रिय-पैरामीटर आंकड़े असत्यापित हैं।
  3. यह योग्य Qwen3.8-फ़्लैश निरंतर घटना को भौतिक रूप से आगे बढ़ाता है: Investing.com की रिपोर्ट है कि अलीबाबा ने डाउनलोड करने योग्य वजन, QwenCloud मूल्य निर्धारण, रिपोर्ट किए गए बेंचमार्क स्कोर और लागत दावों के साथ उत्पादन Qwen3.8-फ़्लैश मॉडल जारी किया है, जबकि अपने नियोजित Qwen4 आर्किटेक्चर से जुड़े Qwen3.8-फ़्लैश-नेक्स्ट पूर्वावलोकन भी जारी किया है।
  4. ब्लॉकचेन.न्यूज़ भौतिक रूप से उसी Qwen3.8-फ़्लैश-नेक्स्ट रिलीज़ इवेंट को आगे बढ़ाता है जिसे कैनोनिकल अपडेट द्वारा दर्शाया गया है। यह 176-बिलियन-पैरामीटर ओपन वेट जारी करने की रिपोर्ट करता है, 1 मिलियन टोकन तक के संदर्भों के लिए गेटेड डेल्टानेट और Qwen स्पार्स अटेंशन का वर्णन करता है, अलीबाबा के थ्रूपुट आंकड़ों का हवाला देता है, और GB300 NVL72 पर NVIDIA सत्यापन की रिपोर्ट करता है। दिए गए स्रोत में इन विवरणों की स्वतंत्र रूप से पुष्टि नहीं की गई है।
  5. Qwen प्राथमिक स्रोत मौजूदा Qwen3.8-Flash-Next रिलीज़ प्रविष्टि में वास्तुशिल्प और परीक्षण विवरण जोड़ता है: यह मॉडल को Qwen4 के लिए मल्टीमॉडल MoE पूर्वावलोकन के रूप में वर्णित करता है, 125 बिलियन कुल और 6 बिलियन सक्रिय पैरामीटर देता है, और DGX स्पार्क पर परीक्षण किए गए 72.5-गीगाबाइट और 78.9-गीगाबाइट मात्रात्मक संस्करणों की पहचान करता है।
Source video from qwen.ai · shown with attribution.

क्या हुआ?

Qwen का स्रोत Qwen3.8-Flash-Next को एक ओपन-वेट मल्टीमॉडल मिश्रण-विशेषज्ञ मॉडल और Qwen4 में उपयोग किए गए आर्किटेक्चर के प्रारंभिक पूर्वावलोकन के रूप में प्रस्तुत करता है। सूत्र का कहना है कि मॉडल में कुल मिलाकर 125 बिलियन टोकन हैं, लेकिन 6 बिलियन को सक्रिय करता है, एक ऐसा डिज़ाइन जो इसे पर्याप्त प्रदर्शन को बढ़ावा देता है। यह NVIDIA के DGX स्पार्क सिस्टम पर परीक्षण किए गए परिमाणित संस्करणों का भी संदर्भ देता है।

Qwen पेज Qwen3.8-Flash-Next को "Qwen का एक और ओपन वेट मॉडल" के रूप में पेश करता है। यह सिस्टम को मल्टीमॉडल MoE मॉडल के रूप में वर्णित करता है और कहता है कि यह Qwen4 में उपयोग किए गए आर्किटेक्चर के प्रारंभिक पूर्वावलोकन के रूप में कार्य करता है। यह मॉडल को ही केंद्रीय विकास बनाता है, जबकि Qwen4 संदर्भ कंपनी के मॉडल परिवार के बारे में दूरंदेशी संदर्भ प्रदान करता है। स्रोत इस विवरण से परे कोई औपचारिक लॉन्च तिथि या विस्तृत रिलीज़ घोषणा प्रदान नहीं करता है।

स्रोत दो पैमाने के आंकड़े देता है: 125 अरब कुल टोकन और 6 अरब सक्रिय पैरामीटर। यह उन आंकड़ों के बीच अंतर को प्रस्तुत करता है जिसके कारण मॉडल को "काफी बड़ा प्रदर्शन बढ़ावा" मिलता है। यह स्रोत द्वारा किया गया दावा है, न कि आपूर्ति की गई सामग्री में स्वतंत्र रूप से प्रदर्शित परिणाम। कोई बेंचमार्क तालिका, तुलना मॉडल, परीक्षण प्रोटोकॉल, प्रतिक्रिया-समय माप या गुणवत्ता स्कोर शामिल नहीं है, इसलिए दावा किए गए बढ़ावा का व्यावहारिक अर्थ यहां असत्यापित रहता है।

सूत्र का यह भी कहना है कि मॉडल को अनस्लोथ क्वांटाइज़्ड संस्करणों का उपयोग करके डीजीएक्स स्पार्क पर आज़माया गया है। इसमें विशेष रूप से 72.5-गीगाबाइट UD-IQ1_S मॉडल और 78.9-गीगाबाइट UD-Q2_K_XL मॉडल का उल्लेख है। इन विवरणों से संकेत मिलता है कि उस कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म पर कम से कम कुछ संपीड़ित या परिमाणित रूपों की जांच की जा रही है। स्रोत यह नहीं बताता है कि क्या उन फ़ाइलों को आधिकारिक तौर पर Qwen द्वारा वितरित किया गया है, वे क्या सटीक ट्रेडऑफ़ बनाते हैं, या क्या वे अन्य हार्डवेयर के लिए उपयुक्त हैं।

लेखक का कहना है कि अन्वेषण जारी है और वह UD-Q2_K_XL संस्करण के xhigh तर्क-प्रयास कॉन्फ़िगरेशन से एक पसंदीदा परिणाम की पहचान करता है। स्रोत उत्पन्न पेलिकन छवियों को भी संदर्भित करता है, जिसमें पेलिकन-साइकिल की सवारी का उदाहरण भी शामिल है। ये नियंत्रित मूल्यांकन के बजाय वास्तविक प्रदर्शन हैं। आपूर्ति की गई सामग्री मॉडल की छवि गुणवत्ता, तर्क विश्वसनीयता, मल्टीमॉडल कवरेज, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता या सामान्य उपलब्धता स्थापित नहीं करती है।

स्रोत विवरण: qwen.ai ↗

यह क्यों मायने रखता है?

घोषणा कुल और सक्रिय मापदंडों के बीच एक बड़े अंतर पर जोर देते हुए Qwen के अगले मॉडल आर्किटेक्चर का प्रारंभिक संकेत देती है। यदि स्रोत का विवरण सटीक है, तो मॉडल ओपन-वेट सिस्टम का मूल्यांकन करने वाले डेवलपर्स के लिए प्रासंगिक हो सकता है जो कम सक्रिय गणना के साथ व्यापक मॉडल क्षमता को संयोजित करना चाहते हैं। हालाँकि, स्रोत कोई स्वतंत्र बेंचमार्क या परिनियोजन डेटा प्रदान नहीं करता है।

घोषणा मायने रखती है क्योंकि यह उपलब्ध ओपन-वेट मॉडल को आर्किटेक्चर Qwen के साथ जोड़ता है, जो Qwen4 को सूचित करेगा। ओपन वेट डेवलपर्स और शोधकर्ताओं को एक ऑब्जेक्ट दे सकता है जिसका वे निरीक्षण कर सकते हैं, अनुकूलन कर सकते हैं या अपने वातावरण में चला सकते हैं, लेकिन स्रोत उन उपयोगों को नियंत्रित करने वाली कानूनी शर्तों को निर्दिष्ट नहीं करता है। इसलिए व्यावहारिक महत्व लाइसेंसिंग और दस्तावेज़ीकरण पर निर्भर करता है जो यहां शामिल नहीं हैं।

मॉडल की बताई गई वास्तुकला एक आवर्ती इंजीनियरिंग ट्रेडऑफ़ पर प्रकाश डालती है: किसी विशेष अनुरोध के लिए बहुत छोटे उपसमूह को सक्रिय करते समय एक सिस्टम में एक बड़ी कुल पैरामीटर गणना हो सकती है। इस स्रोत में, Qwen कम सक्रिय कार्यभार के साथ क्षमता को आगे बढ़ाने के तरीके के रूप में 125 बिलियन कुल पैरामीटर और 6 बिलियन सक्रिय पैरामीटर प्रस्तुत करता है। चाहे वह कम लागत, तेज़ प्रतिक्रिया या बेहतर गुणवत्ता में परिवर्तित हो, अकेले स्रोत से निष्कर्ष नहीं निकाला जा सकता है।

मल्टीमॉडल विवरण मॉडल को केवल-पाठ अनुप्रयोगों से परे प्रासंगिक बना सकता है। फिर भी आपूर्ति की गई सामग्री में "मल्टीमॉडल" को और अधिक परिभाषित नहीं किया गया है। इनपुट या आउटपुट प्रकारों की कोई सूची नहीं है, समर्थित भाषाओं या मीडिया का कोई विवरण नहीं है, और मॉडल वास्तविक दुनिया की छवियों, जटिल निर्देशों या सुरक्षा-संवेदनशील सामग्री को कैसे संभालता है, इसके बारे में कोई सबूत नहीं है। उत्पन्न पेलिकन उदाहरण केवल यह दर्शाते हैं कि रिपोर्ट किए गए अन्वेषण में दृश्य आउटपुट का प्रयास किया गया था।

परिमाणित संस्करण भी व्यावहारिक रूप से महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे मॉडल के आकार और हार्डवेयर मांगों को कहानी का हिस्सा बनाते हैं। स्रोत 72.5 और 78.9 गीगाबाइट मापी गई फ़ाइलों की पहचान करता है और कहता है कि उनका परीक्षण डीजीएक्स स्पार्क पर किया गया था। यह नहीं बताता है कि सामान्य डेवलपर्स उन्हें चला सकते हैं या नहीं, उन्हें संचालन में कितनी मेमोरी की आवश्यकता है, या परिमाणीकरण के तहत गुणवत्ता कैसे बदलती है। ये चूक उस चीज़ को सीमित करती हैं जो पहुंच के बारे में जिम्मेदारी से अनुमान लगाया जा सकता है।

Interactive Mechanism

इंटरैक्टिव तंत्र: यह वास्तव में कैसे काम करता है

इस विकास के पीछे अंतर्निहित प्रौद्योगिकी का अंतःक्रियात्मक रूप से अन्वेषण करें।

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.
इंटरएक्टिव कॉन्सेप्ट चेक+10 Points
AI Models Explained Quiz

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

आगे क्या देखना है

महत्वपूर्ण अज्ञात में मॉडल की रिलीज़ तिथि, लाइसेंस, समर्थित तौर-तरीके, बेंचमार्क परिणाम, हार्डवेयर आवश्यकताएं, सुरक्षा मूल्यांकन और पहुंच की शर्तें शामिल हैं। यह निर्धारित करने के लिए आगे के परीक्षण की आवश्यकता होगी कि क्या रिपोर्ट किया गया सक्रिय-पैरामीटर डिज़ाइन व्यावहारिक कार्यभार में लगातार लाभ प्रदान करता है, और क्या मात्राबद्ध संस्करण मॉडल की क्षमताओं को संरक्षित करते हैं।

पहली प्राथमिकता औपचारिक रिहाई शर्तों की पुष्टि है। पाठकों और डेवलपर्स को यह जानने की जरूरत है कि क्या Qwen3.8-Flash-Next आधिकारिक तौर पर डाउनलोड करने योग्य है, कौन से वजन और प्रारूप प्रदान किए गए हैं, कौन सा लाइसेंस लागू होता है, और क्या उपयोग की अनुमति व्यावसायिक रूप से है या केवल अनुसंधान के लिए है। आपूर्ति किए गए स्रोत में इनमें से कोई भी शर्त नहीं बताई गई है।

स्वतंत्र मूल्यांकन को स्रोत के प्रदर्शन दावे का परीक्षण करना चाहिए। उपयोगी अनुवर्ती हार्डवेयर, परिमाणीकरण सेटिंग्स और विलंबता की रिपोर्ट करते समय मल्टीमॉडल समझ, पीढ़ी, तर्क, कोडिंग और लंबे-संदर्भ कार्यों पर अन्य ओपन-वेट मॉडल के साथ 6-बिलियन-सक्रिय-पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन की तुलना करेगा। वर्तमान स्रोत ऐसी कोई नियंत्रित तुलना प्रदान नहीं करता है।

मॉडल की सुरक्षा और विश्वसनीयता प्रोफ़ाइल भी अज्ञात बनी हुई है। सामग्री में कोई रेड-टीम निष्कर्ष, इनकार परीक्षण, मतिभ्रम माप, गोपनीयता विश्लेषण या दुरुपयोग सुरक्षा उपाय दिखाई नहीं देते हैं। परिणामी सेटिंग्स में सिस्टम का उपयोग करने से पहले, डेवलपर्स को मानव समीक्षा पर स्पष्ट मार्गदर्शन के साथ-साथ पाठ और दृश्य इनपुट दोनों में विफलता मोड के बारे में साक्ष्य की आवश्यकता होगी।

अंत में, Qwen4 कनेक्शन को भविष्य में रिलीज़ के वादे के बजाय एक वास्तुशिल्प पूर्वावलोकन के रूप में माना जाना चाहिए। सूत्र का कहना है कि मॉडल Qwen4 में उपयोग किए गए आर्किटेक्चर का पूर्वावलोकन करता है, लेकिन यह कोई शेड्यूल, विनिर्देश या आश्वासन नहीं देता है कि अंतिम परिवार इस मॉडल से मेल खाएगा। निरंतर परीक्षण यह स्पष्ट कर सकता है कि रिपोर्ट किए गए परिमाणित कॉन्फ़िगरेशन और सक्रिय-पैरामीटर डिज़ाइन टिकाऊ विशेषताएं या खोजपूर्ण विकल्प हैं या नहीं।

संबंधित मार्गदर्शिकाएँ एवं प्रश्नोत्तरी

एआई मॉडल की व्याख्याट्रांसफार्मरएआई प्रशिक्षणChatGPT और एलएलएमआप जो जानते हैं उसका परीक्षण करें - निःशुल्क AI प्रश्नोत्तरी आज़माएँहमारी शब्दावली में एआई शब्द देखेंएआई मॉडल रिलीज ट्रैकर का पालन करें

अद्यतन और सुधार

यह विहित कहानी तब अद्यतन की जाती है जब विकासशील घटना भौतिक रूप से बदलती है। इसका यूआरएल और मूल प्रकाशन तिथि कभी नहीं बदलती।

  • Qwen प्राथमिक स्रोत मौजूदा Qwen3.8-Flash-Next रिलीज़ प्रविष्टि में वास्तुशिल्प और परीक्षण विवरण जोड़ता है: यह मॉडल को Qwen4 के लिए मल्टीमॉडल MoE पूर्वावलोकन के रूप में वर्णित करता है, 125 बिलियन कुल और 6 बिलियन सक्रिय पैरामीटर देता है, और DGX स्पार्क पर परीक्षण किए गए 72.5-गीगाबाइट और 78.9-गीगाबाइट मात्रात्मक संस्करणों की पहचान करता है।
  • ब्लॉकचेन.न्यूज़ भौतिक रूप से उसी Qwen3.8-फ़्लैश-नेक्स्ट रिलीज़ इवेंट को आगे बढ़ाता है जिसे कैनोनिकल अपडेट द्वारा दर्शाया गया है। यह 176-बिलियन-पैरामीटर ओपन वेट जारी करने की रिपोर्ट करता है, 1 मिलियन टोकन तक के संदर्भों के लिए गेटेड डेल्टानेट और Qwen स्पार्स अटेंशन का वर्णन करता है, अलीबाबा के थ्रूपुट आंकड़ों का हवाला देता है, और GB300 NVL72 पर NVIDIA सत्यापन की रिपोर्ट करता है। दिए गए स्रोत में इन विवरणों की स्वतंत्र रूप से पुष्टि नहीं की गई है।
  • यह योग्य Qwen3.8-फ़्लैश निरंतर घटना को भौतिक रूप से आगे बढ़ाता है: Investing.com की रिपोर्ट है कि अलीबाबा ने डाउनलोड करने योग्य वजन, QwenCloud मूल्य निर्धारण, रिपोर्ट किए गए बेंचमार्क स्कोर और लागत दावों के साथ उत्पादन Qwen3.8-फ़्लैश मॉडल जारी किया है, जबकि अपने नियोजित Qwen4 आर्किटेक्चर से जुड़े Qwen3.8-फ़्लैश-नेक्स्ट पूर्वावलोकन भी जारी किया है।
  • डिक्रिप्ट कैनोनिकल अपडेट द्वारा कवर किए गए उसी नियोजित Qwen 3.8-फ्लैश-नेक्स्ट पूर्वावलोकन पर रिपोर्टिंग जोड़ता है। इसमें कहा गया है कि अलीबाबा की Qwen टीम ने बुधवार को रिलीज की योजना बनाई है, मॉडल को Qwen 4 के मल्टीमॉडल पूर्वावलोकन के रूप में वर्णित किया गया है, और रिपोर्ट है कि बेंचमार्क स्कोर और लाइव वेट अभी तक उपलब्ध नहीं थे। आपूर्ति की गई सामग्री में रिपोर्ट किए गए कुल 125-बिलियन और 6-बिलियन सक्रिय-पैरामीटर आंकड़े असत्यापित हैं।
सार्वजनिक सुधार लॉग देखें
क्या यह उपयोगी पाया गया?