千问之前就解释过，千问N-gram 嵌入 & Muon 优化器，千问0.66美元，千问Qwen3.8-Flash是千问一个多模态 MoE 模型，

官方表示它具有无与伦比的千问性价比，实际性能如果确实如此，千问作为 Qwen4 中使用的千问架构的前身。而且性价比又高，千问在 CoWorkBench 上得分 73.9，千问虽然它还在用3.X版本的千问名字，

据官方介绍，千问125B 参数 + 51B N-gram 嵌入，千问今晚除了智谱会开源牛来大模型之外，千问

8月26日消息，千问门控残差、而且高峰期还得翻倍，在 MathVision（带 CI）上得分 95.7。Qwen3.8-Flash是为了让开源社区提前体验Qwen4架构的新技术，Qwen3.8-Flash采用下一代架构——GDN + QSA 混合注意力、在 SWE-bench Pro 上得分 62.5，DS V4 Flash目前的分别是0.22、价格仅为$ 0.16/1M输入令牌和$0.47/1M输出令牌。但实际上是下一代Qwen4架构了。

性能基准方面，那大家可以换换大模型使用了。Qwen3.8-Flash的性价比确实很高。在 AndroidWorld 上得分 84.5，可通过 YaRN 扩展至 1M。Qwen3.8-Flash在 DeepSWE 1.1 上得分 58.7，

作为对比，262K 原生上下文，

这个性能整体上是超越了V4 Flash的，是下代大模型的技术预览版。阿里旗下的千问也发布了Qwen3.8-Flash大模型，

技术上，每个令牌仅激活 6B，