Qwen3.8-Flash-Next：架构革新，成本骤降

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

Qwen3.8-Flash-Next 正式发布，作为 Qwen4 架构的早期预览，它通过 Gated DeltaNet 与 Qwen Sparse Attention 的混合设计，在保持 125B 参数规模的同时，仅激活 6B 参数。该模型在训练成本上相比 Qwen3.7-Plus 降低了约 9 倍，却在编程和办公任务中展现出更强的能力。原生支持 262K 上下文，并可扩展至 100 万 token。从 Gated Residual 到 N-gram Embedding，四大维度的升级让其在 DeepSWE 和 CoWorkBench 等基准测试中表现优异，真正实现了向极致成本效率的迈进。