Das Qwen-Team von Alibaba wird Qwen 3.8-Flash-Next am Mittwoch veröffentlichen – ein Modell mit 125 Milliarden Parametern, das pro Token nur 6 Milliarden Parameter aktiviert. Das Team stellt die Veröffentlichung als Vorschau auf die Architektur der nächsten Generation, Qwen 4, dar – nicht als fertiges Flaggschiff.

Laut dem Vorab-Briefing des Teams umfasst das Modell 125 Milliarden Parameter insgesamt, von denen pro Token nur 6 Milliarden aktiv sind. Harte Benchmark-Ergebnisse wurden bislang nicht veröffentlicht, und die Gewichte waren zum Zeitpunkt dieses Artikels noch nicht auf ModelScope, Alibabas eigener Open-Source-Modellplattform, verfügbar.

Über das Modell gibt es abgesehen von der Ankündigung keine offiziellen Informationen, doch laut Gerüchten wird es sich wahrscheinlich um ein Mixture-of-Experts-System handeln – ein Design, das das Netzwerk in viele spezialisierte Teilmodelle aufteilt und für jede Aufgabe nur die relevanten aktiviert. Ein auf diese Weise gebautes Modell mit 125 Milliarden Parametern würde mit dem Rechenaufwand eines Modells mit nur 6 Milliarden Parametern laufen.

Parameter sind im Grunde alle Stellschrauben, die ein Modell verändern kann. Je mehr Parameter, desto leistungsfähiger ist ein Modell – und desto mehr Rechenleistung benötigt es. Ein Mixture-of-Experts-Design ermöglicht es einem extrem leistungsstarken Modell, nur das zu aktivieren, was es für das beste Ergebnis braucht, ohne Ressourcen zu verschwenden. Die Technik ist ein Industriestandard und keine Erfindung von Qwen: Mistrals Open-Weight-Modelle der Mixtral-Reihe machten sparse Mixture-of-Experts-Designs einem breiten Publikum bekannt, DeepSeeks V3 beruht auf derselben Idee, und Qwens eigene Qwen-3-Reihe enthält bereits MoE-Varianten wie Qwen3-235B-A22B, das pro Token 22 seiner 235 Milliarden Parameter aktiviert. Was diese Veröffentlichung vorstellt, ist eine neue Architekturgeneration – nicht Mixture-of-Experts selbst.

Qwen 3.8 Flash Next is releasing Tomorrow. 125B paramters +51B N-gram and 6B active. Its based on the next generation Qwen 4 architecture. Qwen 4 is coming pic.twitter.com/rAcBZlNwKs

— AiBattle (@AiBattle_) August 25, 2026

Das Qwen-Team von Alibaba beschreibt das Modell tatsächlich als multimodal und als auf der kommenden Qwen-4-Architektur aufbauend und sagt, dass die frühe Version veröffentlicht wurde, damit Entwickler sich auf die vollständige Modellfamilie vorbereiten können.

Warum die „3.8“ nicht die eigentliche Nachricht ist

Alibaba hat einen Teaser veröffentlicht, auch wenn das Team selbst von einer Vorschau spricht. Der Plan ist, die Architekturverbesserungen bereits jetzt auszuliefern – vor der vollständigen Einführung von Qwen 4. Auch Hugging Face, wo die Gewichte ebenfalls verfügbar sein werden, beschreibt das Modell als „eine Vorschau auf die Qwen-4-Architektur“.

Harte Benchmarks liegen noch nicht vor. Qwen hat keine direkten Vergleichswerte zur eigenen Qwen-3-Reihe oder zu westlichen Konkurrenten veröffentlicht, daher sind die Angaben von 125 Milliarden und 6 Milliarden Parametern nicht verifiziert, und über die Leistung lässt sich nur spekulieren.

Chinas Tempo bei Open-Weight-Veröffentlichungen ist unerbittlich. Ein mysteriöses, kostenloses Modell, Ox Alpha, hat kürzlich Fable von Anthropic bei bestimmten Coding-Benchmarks geschlagen – ohne dass ein Entwickler bekannt wäre. Alibaba, DeepSeek und Moonshot haben leistungsfähige Gewichte veröffentlicht, die jeder herunterladen, feintunen und ausführen kann.

Offene Gewichte ermöglichen es Entwicklern, zu entwickeln, ohne Daten an eine geschlossene API zu senden, und sie unterbieten die Kosten gehosteter Modelle. Deshalb ist ein offenes Modell mit 125 Milliarden Parametern und 6 Milliarden aktiven Parametern bedeutsam: Es bringt Fähigkeiten nahe der technologischen Spitze auf handelsübliche Hardware.

Die Zahlen müssen jedoch noch warten. Zum Zeitpunkt dieses Artikels hatte Qwen noch keine Benchmark-Ergebnisse zur Veröffentlichung gepostet. Bis dahin sind die konkreten Prüfpunkte das Live-Gehen der Gewichte auf ModelScope und Hugging Face, unabhängige Benchmark-Tests von Entwicklern, die sie herunterladen, sowie der Zeitplan, den Qwen für die vollständige Qwen-4-Familie bekannt geben wird.