L'équipe Qwen d'Alibaba doit publier Qwen 3.8-Flash-Next mercredi, un modèle de 125 milliards de paramètres qui n'en active que 6 milliards par token. L'équipe présente cette publication comme un aperçu de l'architecture de nouvelle génération Qwen 4, et non comme un modèle phare abouti.

Selon le briefing de pré-lancement de l'équipe, le modèle compte 125 milliards de paramètres au total, dont seulement 6 milliards actifs par token. Aucun score de benchmark n'a été publié, et les poids n'étaient pas encore disponibles sur ModelScope, la plateforme de modèles open source d'Alibaba, au moment de la rédaction de cet article.

Il n'existe pas d'information officielle sur le modèle au-delà de l'annonce, mais d'après des rumeurs, il s'agira vraisemblablement d'un système à mélange d'experts (mixture-of-experts) — une conception qui divise le réseau en de nombreux sous-modèles spécialisés et n'active que ceux qui sont pertinents pour chaque tâche. Un modèle de 125 milliards de paramètres conçu ainsi fonctionnerait avec les coûts de calcul d'un modèle de seulement 6 milliards de paramètres.

Les paramètres sont essentiellement l'ensemble des réglages qu'un modèle peut ajuster. Plus il y a de paramètres, plus le modèle est performant et plus il nécessite de puissance de calcul. Une conception à mélange d'experts permet à un modèle extrêmement puissant de n'activer que ce dont il a besoin pour produire le meilleur résultat possible, sans gaspiller de ressources. Cette technique est un standard de l'industrie plutôt qu'une invention de Qwen : les modèles Mixtral à poids ouverts de Mistral ont porté les conceptions éparses à mélange d'experts à l'attention du grand public, le V3 de DeepSeek repose sur la même idée, et la propre gamme Qwen 3 de Qwen inclut déjà des variantes MoE comme Qwen3-235B-A22B, qui active 22 milliards de ses 235 milliards de paramètres par token. Ce que cette publication donne à voir, c'est une nouvelle génération d'architecture, et non le mélange d'experts lui-même.

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

L'équipe Qwen d'Alibaba décrit bien le modèle comme multimodal et bâti sur la future architecture Qwen 4, et indique avoir livré cette version anticipée afin que les développeurs puissent se préparer à la famille complète.

Pourquoi le « 3.8 » n'est pas la véritable nouveauté

Alibaba a publié une annonce teaser, même si l'équipe elle-même parle d'aperçu. L'objectif est de livrer dès maintenant les améliorations d'architecture, en amont du déploiement complet de Qwen 4. Hugging Face, où les poids sont également disponibles, le décrit de la même manière comme « un aperçu de l'architecture Qwen 4 ».

Les benchmarks sérieux ne sont pas encore disponibles. Qwen n'a pas publié de scores comparatifs face à sa propre gamme Qwen 3 ni face aux concurrents occidentaux ; les chiffres de 125 milliards et 6 milliards de paramètres ne sont donc pas vérifiés, et sa performance ne peut faire l'objet que de spéculations.

Le rythme des modèles à poids ouverts en Chine est implacable. Un mystérieux modèle gratuit, Ox Alpha, a récemment battu Fable d'Anthropic sur certains benchmarks de programmation, sans que son créateur soit connu. Alibaba, DeepSeek et Moonshot ont tous publié des poids performants que chacun peut télécharger, affiner et exécuter.

Les poids ouverts permettent aux développeurs de construire sans envoyer de données à une API fermée, et ils offrent un coût inférieur à celui des modèles hébergés. C'est pourquoi un modèle ouvert de 125 milliards de paramètres avec 6 milliards de paramètres actifs compte : il rend des capacités proches de l'état de l'art accessibles sur du matériel courant.

Mais il faudra attendre les chiffres. Qwen n'avait pas publié de scores de benchmarks pour cette version au moment de la rédaction. En attendant, les jalons concrets sont la mise en ligne des poids sur ModelScope et Hugging Face, les tests indépendants des développeurs qui les téléchargeront, et le calendrier de publication que Qwen associera à la famille Qwen 4 complète.