阿里巴巴的 Qwen 團隊預計於週三發布 Qwen 3.8-Flash-Next，這是一款每個 token 只啟用 60 億參數的 1250 億參數模型。團隊將這次發布定位為下一代 Qwen 4 架構的預覽，而非完成版旗艦模型。

根據團隊發布前的簡報，該模型總參數為 1250 億，但每個 token 只有 60 億參數處於啟用狀態。到本文撰寫時，尚未公布正式基準測試成績，且該權重也還未在阿里巴巴自家開源模型平台 ModelScope 上線。

除了公告之外，官方並未提供更多關於這款模型的資訊，但根據傳聞，它很可能是一個 mixture-of-experts 系統——也就是將網路拆分為多個專門的子模型，並針對不同任務只啟用相關部分的設計。以這種方式構建的 1250 億參數模型，運行時的計算成本將接近僅有 60 億參數的模型。

參數本質上就是模型可以調整的各種旋鈕。參數越多，模型通常越有能力，但也需要更多運算資源。mixture-of-experts 設計讓極其強大的模型只啟用完成任務所需的部分，而不浪費資源。這項技術並非 Qwen 首創，而是業界常見做法：Mistral 的開源權重 Mixtral 模型讓稀疏 mixture-of-experts 設計受到廣泛關注，DeepSeek 的 V3 也採用了相同思路，而 Qwen 自家的 Qwen 3 系列已包含 MoE 變體，例如 Qwen3-235B-A22B，其每個 token 會啟用 2350 億參數中的 220 億。這次發布所預告的是新一代架構，而不是 mixture-of-experts 本身。

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

阿里巴巴的 Qwen 團隊也將這款模型描述為多模態，並基於即將推出的 Qwen 4 架構，並表示他們已發布早期版本，以便開發者為完整系列做準備。

為什麼「3.8」不是新聞焦點

阿里巴巴已經放出預告，不過團隊本身稱之為預覽版。其計畫是在完整的 Qwen 4 推出之前，先行發布這些架構改進。Hugging Face 也將其描述為「Qwen 4 架構的預覽」，而該處同樣也可取得權重。

目前仍沒有正式基準測試結果。Qwen 尚未公布其與自家 Qwen 3 系列或西方競品的並列成績，因此 1250 億與 60 億參數的數字尚未獲得驗證，表現也只能推測。

中國的開放權重發布節奏一直非常密集。近期，一個來歷不明的免費模型 Ox Alpha，在某些程式碼基準上擊敗了 Anthropic 的 Fable，但目前仍不清楚其開發者是誰。阿里巴巴、DeepSeek 與 Moonshot 都已推出可供任何人下載、微調與運行的高性能權重。

開放權重讓開發者無需將資料送往封閉 API 也能進行開發，並且壓低了託管模型的成本。這也是為什麼一個開放的 1250 億參數模型、但每個 token 只啟用 60 億參數，具有重要意義：它把接近前沿的能力帶到了通用硬體上。

但數據還得再等等。截至本文撰寫時，Qwen 尚未為這次發布公布基準測試分數。在結果出來之前，可確認的節點是權重是否上線 ModelScope 與 Hugging Face、下載後由開發者進行的獨立基準測試，以及 Qwen 對完整 Qwen 4 系列所給出的發布時間表。