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397B-A17B
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Qwen3.8-Flash-Next 架构详解，效率和稳定性有所提升 · 已追踪 2 个来源
研究人员详细介绍了 Qwen3.8-Flash-Next 的架构，这是一个拥有 125B 参数的稀疏专家混合模型。与前代 397B-A17B 模型相比，该新模型通过激活参数、训练 token 和 FLOPs 的一小部分，展示了更高的效率和稳定性。关键创新包括混合注意力机制、门控残差网络以及加速器外的 n-gram 嵌入，这些共同提升了性能和训练动态。
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Qwen可能重启旧架构以挑战Deepseek V4
一位Reddit用户推测，Qwen团队可能会重新启用其旧的397B-A17B架构，以更好地与最近发布的Deepseek V4 0731 Flash竞争。该用户认为，Deepseek V4因其在尺寸、成本和智能方面的最佳平衡，已成为OpenRouter上的主导模型，满足了当前开发者的需求。虽然Qwen拥有235B-A22B架构，但用户认为这可能不足以在价格上与Deepseek V4竞争。