AIREITERAlibaba 在 2026 年 8 月 25 日於 ModelScope 放上一頁倒數頁面，預告 Qwen3.8-Flash-Next 即將登場。這是一個有點特別的模型：Qwen4 這個產品系列還沒正式出現，相關新架構卻先以可運作的模型形式開放。截稿時，模型權重預計在 8 月 26 日 23:00（UTC+8）釋出。這次預覽的重點，不只是展示模型本身，更是讓開源推論生態系能在 Qwen4 到來前，先完成 kernel、量化與服務支援。
Qwen3.8-Flash-Next 到底是什麼？又不是什麼？
Qwen3.8-Flash-Next 是一款多模態 Mixture-of-Experts（MoE）模型，採用 Qwen4 系列預定使用的架構。它不是 Qwen4 本身，比較像是一款技術展示模型：透過可實際運作的版本，提前公開新的注意力機制、層級結構與稀疏模式，讓推論框架在完整 Qwen4 上線前就能開始加入支援。
Qwen 團隊在 Hugging Face 頁面上將它標示為「Upcoming release」以及「A Preview of the Qwen4 Architecture」。ModelScope 倒數頁面則使用了「Onward to the Next-Gen — Lightning-Fast.」這句標語。兩者都是 Qwen 的官方管道，因此可以確認這次發布確實存在；只是截稿時，完整發布流程尚未完成。
目前可以把資訊分成「官方已確認」與「社群仍在推測」兩部分：
| 官方管道已確認 | 目前仍未確認 |
|---|---|
| 將在 ModelScope 與 Hugging Face 開放權重 | 最終參數量（125B／6B／51B） |
| 多模態（視覺＋文字） | 授權條款（依過往慣例，很可能是 Apache 2.0） |
| GDN 混合架構與 Qwen Sparse Attention | 任何形式的基準測試成績 |
FP8 版本（Qwen/Qwen3.8-Flash-Next-FP8） | API 價格或供應情況 |
| Qwen4 的架構預覽 | 上下文長度（社群推測原生 256K，並可延伸至 1M） |
社群目前最常引用的數字——總參數 125B、每個 token 啟用 6B、51B n-gram embedding——來自一張曾短暫出現在 ModelScope、之後被 Qwen 團隊裁減的模型卡。這組數字合理，也獲得多位獨立觀察者反覆提及，但不能視為穩定的官方文件。SaaSCity 創辦人 ghosty 直接說：
「今天發布這個模型基準測試圖表的人，都是自己編的。」
這套架構，會改變推論框架的支援方式
Qwen3.8-Flash-Next 有三個關鍵架構元件，使它與目前 Qwen 產品線的模型明顯不同。對推論框架而言，這不只是改幾個設定值，而是需要加入新的 kernel 程式碼。
GDN 層：固定大小的循環狀態，降低長上下文記憶體成本
Gated Delta Network（GDN） 取代了大多數層中的標準注意力機制。標準 Transformer 注意力需要儲存會隨序列長度增加的 KV cache；GDN 則使用固定大小的循環狀態。在 GDN 層中，無論上下文多長，記憶體占用都維持不變，計算量也從平方級降為線性級。混合架構中的完整注意力層仍會使用 KV cache，以維持精準的資訊檢索能力。
實際影響很直接：長上下文工作負載的成本可大幅降低。一次延續 100K tokens 的對話，不必為 100K tokens 保存等量的 KV cache。根據社群對那張短暫可見的 ModelScope 卡片進行分析，Qwen3.8 架構據稱由69 個 GDN 層與 23 個完整注意力層組成，比例約為 3:1。完整注意力層負責保留全域檢索品質，GDN 層則處理大部分序列運算。
這並不是 Qwen 首次採用類似方向。Qwen3-Next 在 2025 年 9 月推出時，就以總參數 80B、啟用參數 3B 的規模引入 Gated DeltaNet；據報導，Qwen3.5／3.6／3.7 系列也維持了相近的混合模式。Flash-Next 真正的新意，在於把這套架構擴展到總參數 125B，並加入下面兩個元件。
QSA：已知是稀疏注意力，但具體怎麼運作仍是謎
Qwen Sparse Attention（QSA）已經出現在模型卡上，但目前沒有詳細說明。社群普遍認為，它會以稀疏模式取代密集注意力：每個 token 只關注其他 token 的一部分，而不是掃過完整序列。至於 QSA 採用的是學習式稀疏、區塊稀疏、滑動視窗，還是幾種方法的組合，目前都沒有答案。等技術報告發布後，才能判斷 QSA 是漸進式優化，還是真正全新的注意力原語。
51B n-gram 表：不靠獨立草稿模型的推測解碼
最不尋常的設計，是一張擁有 51B 參數的 n-gram embedding 表。社群目前的工作假說是，它可能扮演高速 token 查找機制的角色——本質上相當於整合進模型的推測解碼草稿模型。傳統做法是先執行一個較小的模型，預測接下來幾個 token，再交由主模型驗證；n-gram 表則可能直接提供成本更低的下一 token 候選。
但部署上仍有幾個關鍵問題：這張表是否必須放在 VRAM？能不能以 memory-mapped 方式載入？量化後的表現如何？它是否已經包含在 125B 的數字裡，還是要另外計算？在技術報告或第一批社群基準測試回答這些問題之前，最好把 51B 視為部署規劃變數，而不是固定成本。
Flash-Next 在 Qwen 家族中扮演什麼角色？
Flash-Next 並不是線性產品進化中的下一步，而是另一條平行路線：
| 模型 | 發布時間 | 總參數 | 啟用參數 | 定位 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3-Next | 2025 年 9 月 | 80B | 3B | 首次測試 GDN 架構 |
| Qwen3.8-27B | 2026 年 8 月 | 27B（dense） | 27B | 中階密集模型主力 |
| Qwen3.8-Max | 2026 年 8 月 | 約 2.4T | 約 95B | 旗艦級開放權重模型 |
| Qwen3.8-Flash-Next | 2026 年 8 月 26 日 | 約 125B | 約 6B | Qwen4 架構預覽 |
| Qwen4 | 待定（數個月後） | 未知 | 未知 | 完整的新世代系列 |
社群目前採用的一個估算方式是：sqrt(125B x 6B) = 27B。如果這個估算成立，Flash-Next 的品質可能大致接近 27B 的 dense 模型，但推論計算量更接近 6B 模型。Beer And Code 的 Lucas Souza 也提醒，這只是經驗法則，不是定理；路由品質、資料品質，以及 n-gram 表的實際貢獻，目前都還沒有測量。
多份社群分析都把這項策略形容為「平台布局，而不是基準測試布局」。核心目標是讓 llama.cpp、vLLM 與 SGLang 等推論框架，在 Qwen4 發布前先完成 kernel 支援。Unsloth 也已宣布會從第一天開始投入支援。
真的跑得動嗎？先面對硬體現實
| 格式 | 估計權重記憶體 |
|---|---|
| BF16／FP16 | 約 250 GB |
| FP8 | 約 125 GB |
| Q4／4-bit | 約 65–70 GB |
以上數字只計算模型權重，尚未包含上下文、KV cache 或執行環境額外開銷。Q4 量化模型的主要權重大約就需要65–70 GB，此外還要看 51B n-gram 表需要多少記憶體。如果 n-gram 表必須放進 VRAM，總需求會超過多數單機系統的承受範圍；如果能以 memory-mapped 方式放到系統 RAM，配備 128GB 以上統一記憶體的系統——例如滿配的 Mac Studio（M2 Ultra／M3 Ultra）、AMD Strix Halo、NVIDIA DGX Spark——或許有機會運作。單張 RTX 4090 或 5090 就不用想了。
Reddit 使用者 u/KURD_1_STAN 也反駁了「適合本地端」這種說法：「RAM 價格這麼高，怎麼能說它適合本地端？」把「每個 token 只啟用 6B」與 250GB 記憶體需求放在一起看，這個落差確實存在。X 上的 @Dicklong1999 則指出，稀疏啟用模式意味著有足夠硬體的人或許能獲得合理生成速度，但「125B，一般人基本上可以不用想在本地跑了。」
API 供應與價格，目前可以期待什麼？
截至發布本文時，Qwen3.8-Flash-Next 的 API 價格與供應情況尚未公布。Qwen3.8-Max 在 Qwen 官方價格頁面列出的費用為輸入每百萬 token $2.00、輸出每百萬 token $6.00；考量 Flash-Next 每個 token 只啟用 6B 參數，價格應會便宜許多。FP8 版本相較 BF16 可將權重記憶體需求減半，因此很適合作為 API 服務格式。至於何時能用，仍取決於推論框架的支援進度；模型權重發布後，可以再查看各家供應商目錄。
權重發布前，現在可以先做什麼？
如果你是開發者或研究人員，正在評估 Qwen3.8-Flash-Next 是否值得加入現有技術堆疊，可以先完成以下檢查：
1. 確認硬體條件。如果打算在本地執行，先確認手上有 128GB 以上統一記憶體，或多 GPU 系統。若沒有，就應該以 API 存取為主要方案。
2. 盯緊 Hugging Face 儲存庫。模型卡會是規格、授權條款與上下文長度的第一手可靠來源。可以先收藏 huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next。
3. 先準備好評測流程。在權重發布前，把基準測試提示詞與評估腳本準備好。發布後的第一個 24 小時，社群基準測試提供的資訊，可能比任何官方數字都更有參考價值。
4. 不要直接切換正式工作負載。目前沒有獨立基準測試，架構本身又很新，執行時支援尚未成熟，授權條款也還沒確認。現階段適合拿來評估，不要用在一旦出問題就會造成金錢損失的正式工作上。
5. 如果你維護推論工具，現在就可以開始。GDN＋QSA 的組合需要 kernel 層級的開發，不是改設定就能完成。越早理解這套架構，就越有機會更快推出支援。
FAQ
權重什麼時候可以取得？
ModelScope 倒數頁面指向2026 年 8 月 26 日約 23:00（UTC+8）。Hugging Face 鏡像通常會在 ModelScope 發布後數小時內出現。Qwen 團隊已透過官方管道確認時間：@Alibaba_Qwen 預告「今晚要丟出什麼驚喜」，@QwenDevs 則直接點名了這個模型。
這就是 Qwen4 嗎？
不是。它是採用 Qwen3.8 命名方式、用來預覽 Qwen4 架構的模型。Qwen4 本身預計還要數個月，不是幾週內就會推出。Flash-Next 的存在目的，就是讓生態系先準備好執行環境支援，等完整系列到來時能直接接上。
它採用什麼授權條款？
尚未確認。近期 Qwen 的開放權重版本（Qwen3.8-27B、Qwen3.8-Max）都採用 Apache 2.0，因此這是最可能的結果。等權重上線後，仍應以模型卡上的資訊為準。
可以在 RTX 4090 上執行嗎？
不行。即使採用 Q4 量化，光是主要權重就需要約 65–70 GB；單張 RTX 4090 只有 24 GB。你需要配備 128GB 以上統一記憶體的系統（例如 Mac Studio、Strix Halo），或多張高 VRAM GPU。
它會擊敗 Qwen3.8-27B 嗎？
不知道。目前沒有任何基準測試。sqrt(125B x 6B) = 27B 這個經驗法則，推測它的品質可能接近 27B dense 模型，但這只是估算，不是實測結果。還是要等針對你實際使用情境的獨立評測。
它會有多快？
每個 token 啟用 6B 參數，代表生成速度理論上應該更接近小型模型，而不是 125B 巨型模型。不過，n-gram 表的記憶體存取模式與 GDN kernel 的效率，都是目前未知的變數。第一批社群基準測試會給出答案。
它會登上 API 平台嗎？
幾乎一定會。FP8 版本本來就很適合 API 服務。AIReiter 和其他平台通常會在 Qwen 模型發布後幾天內加入支援，真正的瓶頸在於各框架對新型注意力機制的支援程度。
去年的 Qwen3-Next 後來怎麼了？
Qwen3-Next 在 2025 年 9 月推出，總參數 80B、啟用參數 3B，並首次引入 Gated DeltaNet。它是一次較小規模的架構測試，證明 GDN 混合方案確實可行；Flash-Next 則是放大規模後的續作。X 上的 @LufzzLiz 認為，去年的 Next 系列「令人失望」——這也正是這次必須等獨立基準測試出爐後再下結論的原因。