阿里开源 Qwen3.8-Flash：125B MoE 仅激活 6B，成本降 20 倍

阿里 Qwen 团队于 8 月 28 日发布并开源 Qwen3.8-Flash，这是 Qwen3.8 系列中继 Max 和 27B 之后的第三个版本。模型采用新一代 MoE 架构，总参数 125B 但每个 token 仅激活约 6B，推理成本较 Qwen3.8 Max 降低约 20 倍，发布即登顶 Hugging Face 相关榜单，被视为开源小激活模型对商业巨头闭源模型的有力挑战。

已确认

• 规格：125B 总参数 / 约 6B 激活参数，原生支持 262k 上下文、可扩展至 1M token，并具备多模态能力；已上线 OpenCode Go，面向编码场景开箱即用，模型开源且免费。
• 成本：推理输入价格 0.16 美元/百万 token，训练成本较上一代降低近 90%；@VraserX 称其训练成本仅约为 Qwen3.7-Plus 的九分之一，并认为「创建智能的成本被大幅削减」这一趋势被普遍低估。
• 性能：@大模型之路 转述称其在编程、办公等核心任务上超越 Claude Opus 4.6；量子位称 4090 显卡即可跑 1M 长上下文，并以「卷死 DeepSeek」形容其竞争力。
• 架构：据 @rsasaki0109 转发帖信息，模型整合了 N-gram Embedding 与稀疏注意力等多项近年新技术（该细节来自转发渠道，原始出处待核）。

为什么重要

• 极低的激活参数量配合 1M 上下文，大幅降低部署门槛与推理成本，让消费级硬件也能运行长上下文多模态模型。
• Two Minute Papers 等海外频道关注其「免费匹敌数十亿美元级模型」的性价比叙事，反映出开源阵营对闭源商业模型定价压力的持续加大。

2026-08-28 ~ 2026-08-30 · 7 条相关

事件全程(共 7 集)→

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• 第 5 集:Qwen 3.8-Next 发布，技术报告详解架构与预训练(2026-08-27,2 条)
• 第 6 集:Qwen3.8-Flash-Next 去审查化权重及 GGUF 版发布(2026-08-27,2 条)
• 第 7 集:阿里开源 Qwen3.8-Flash：125B MoE 仅激活 6B，成本降 20 倍(2026-08-28,7 条)

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