阿里開源 Qwen3.8-Flash 多模態 MoE 模型：125B 參數僅激活 6B，API 定價為 DeepSeek-V4-Flash 三分之一
作為 Qwen4 架構預覽，新模型訓練成本大降近 90%，並引入 GDN 與 QSA 混合注意力機制，在程式評測 SWE-bench Pro 領先 Claude Opus4.6 達 9.1 分。
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AI 日報 2026-08-27
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作為 Qwen4 架構預覽，新模型訓練成本大降近 90%，並引入 GDN 與 QSA 混合注意力機制，在程式評測 SWE-bench Pro 領先 Claude Opus4.6 達 9.1 分。
該模型總參數 320B、啟用參數 18B，效能追平 Claude Opus 4.8，定價僅為其四十分之一，全數由中國國產晶片提供算力。
團隊澄清額度重置為單純補償機制，並透露 Ultra Fast 模式理論提速達 14 倍，但受網路開銷限制，實際體感僅 3 至 4 倍。