Qwen3.8-Flash-Next

Name: Qwen3.8-Flash-Next
Author: Alibaba

Мультимодальная

Alibaba

Qwen3.8-Flash-Next — экспериментальный превью-релиз с открытыми весами, демонстрирующий архитектуру, запланированную для Qwen4: Hybrid Attention (QSA), Gated Residual и N-gram Embedding. Заявлено 125B параметров при 6B активных, плюс 51B n-gram embedding и 4B MTP; в BF16 safetensors на Hugging Face хранится около 180B параметров. Это causal LM с визуальным энкодером для текста, изображений и видео, нативным контекстом 262 144 токена с расширением до 1 000 000 и мышлением по умолчанию (enable_thinking, preserve_thinking, reasoning_effort). Эта запись описывает чекпойнт с открытыми весами, а не отдельную продакшн-модель Qwen3.8-Flash в API Qwen Cloud.

Сравните Qwen3.8-Flash-Next с GPT-6 и Claude вживую

Бесплатная ИИ-Арена: две нейросети отвечают вслепую

Основные характеристики

Параметры

125.0B

Контекст

Дата выпуска

26 августа 2026 г.

Индекс

48.1

API документация Исследование Репозиторий Веса модели Блог с результатами

Временная шкала

Ключевые даты в истории модели

Анонс

26 августа 2026 г.

Последнее обновление

24 октября 2026 г.

Сегодня

25 октября 2026 г.

Технические характеристики

Параметры

125.0B

Токены обучения

Граница знаний

Семейство

Возможности

МультимодальностьZeroEval

Результаты бенчмарков

Показатели производительности модели на различных тестах и бенчмарках

Рассуждения

Логические рассуждения и анализ

GPQA

Подмножество Diamond • данные разработчика

91.7%

Другие тесты

Специализированные бенчмарки

Agents' Last Exam

Оценка • данные разработчика

51.2%

AndroidWorld

• данные разработчика

84.5%

CharXiv-R

С интерпретатором кода • данные разработчика

90.6%

ClawEval-MM

Средний балл по трём испытаниям • данные разработчика

60.4%

CoWorkBench

• данные разработчика

73.9%

DeepSWE 1.1

Лучший результат из Claude Code и mini-SWE-agent, temp=1.0, top_p=0.95, контекст 256K • данные разработчика

58.7%

ERQA

• данные разработчика

72.3%

Humanity's Last Exam

Оценка проводилась GPT-4o • данные разработчика

35.9%

IFBench

• данные разработчика

81.3%

Job Bench

• данные разработчика

55.7%

LiveCodeBench v6

• данные разработчика

91.9%

LVBench

• данные разработчика

76.6%

MathVision

С интерпретатором кода • данные разработчика

95.7%

NL2Repo

Claude Code 框架 • данные разработчика

48.1%

OSWorld 2.0

Binary completion • данные разработчика

19.4%

RealWorldQA

• данные разработчика

88.5%

RecreationBench

• данные разработчика

49.9%

SWE-bench Multilingual

mini-SWE-agent, temp=1.0, top_p=0.95, контекст 256K • данные разработчика

81.0%

SWE-Bench Pro

Claude Code, temp=1.0, top_p=0.95, 256K контекст • данные разработчика

62.5%

Toolathlon

Verified split; Pass@1 • данные разработчика

73.5%

Vision2Web

Claude Code 框架，由gpt-5.4-2026-03-05评判 • данные разработчика

64.0%

Лицензия и метаданные

Лицензия

qwen_community_1_0

Дата анонса

26 августа 2026 г.

Последнее обновление

24 октября 2026 г.

Сравнить Qwen3.8-Flash-Next

Все сравнения

vs Qwen3.8 Flash vs Qwen3.8 Max vs Qwen3.8-27B vs Qwen3.8 Omni Flash vs GPT-6 Sol vs Gemini 3.7 Flash vs MiniMax M3.1 Flash vs GLM-5.3-Flash

Похожие модели

Все модели

Qwen3.8 Max

Alibaba

MM2.4T

Лучший скор:0.9 (GPQA)

Релиз:авг. 2026 г.

Цена:$2.50/1M токенов

Qwen3.8 Flash

Alibaba

MM125.0B

Лучший скор:0.9 (GPQA)

Релиз:авг. 2026 г.

Цена:$0.15/1M токенов

Qwen3.5-397B-A17B

Alibaba

MM397.0B

Лучший скор:0.9 (GPQA)

Релиз:февр. 2026 г.

Qwen3 VL 235B A22B Thinking

Alibaba

MM236.0B

Лучший скор:0.9 (MMLU)

Релиз:сент. 2025 г.

Цена:$0.98/1M токенов

Qwen3 VL 235B A22B Instruct

Alibaba

MM236.0B

Лучший скор:0.9 (MMLU)

Релиз:сент. 2025 г.

Цена:$0.30/1M токенов

Qwen3.6 Plus

Alibaba

Лучший скор:0.9 (GPQA)

Релиз:март 2026 г.

Цена:$0.30/1M токенов

Qwen3.6-27B

Alibaba

MM27.8B

Лучший скор:0.9 (GPQA)

Релиз:апр. 2026 г.

Цена:$0.60/1M токенов

Qwen3.6-35B-A3B

Alibaba

MM35.0B

Лучший скор:0.9 (GPQA)

Релиз:апр. 2026 г.

Цена:$0.10/1M токенов

Рекомендации основаны на схожести характеристик: организация-разработчик, мультимодальность, размер параметров и производительность в бенчмарках. Выберите модель для сравнения или перейдите к полному каталогу для просмотра всех доступных моделей ИИ.