Qwen3.8-Flash-Next：学習コスト1/9で高性能を実現する新アーキテクチャ

Qwen3.8-Flash-Next: A New Architecture, Towards Ultimate Cost-Efficiency

Qwen（阿里雲）が、Qwen4のアーキテクチャを先取りしたマルチモーダルMoEモデル「Qwen3.8-Flash-Next」の重みを公開。注意機構（GDN+QSA）、残差接続（Gated Residual）、埋め込み（N-gram Embedding）、最適化（Muon）の4点を刷新し、学習コストをQwen3.7-Plusの約1/9に削減しながら、コーディングやオフィス業務で高性能を達成。125Bパラメータ（活性化は6B）に加え、51BのN-gram埋め込みをホストメモリにオフロード可能。ネイティブで262,144トークン、YaRNで100万トークンまで対応する。API版は100万入力トークンあたり0.16ドルで提供予定。