通义千问发布 Qwen3.8-Flash ，作为Qwen4架构的早期预览版本，并同步开源模型权重。这款模型在架构上做了大胆取舍，总参数规模达到125B，外加51B的N-gram嵌入，但每个token仅激活6B参数，属于典型的稀疏激活设计。 训练成本是最大亮点 。官方数据显示，Qwen3.8-Flash的训练成本仅为Qwen3.7-Plus的 1/9 ，这意味着在同等算力预算下，可以训练出更大规模的模型，或者用更少的资源完成同等规模的训练任务。 性能方面，模型在 SWE-bench Pro 基准上拿到 62.5分 ，直接反超Claude Opus 4.6 Max的53.4分，领先幅度超过9个百分点。这一成绩在代码生成与软件工程任务中相当能打。 开源权重意味着开发者可以自行部署和微调，不必依赖闭源API。对于关注推理成本和本地化部署的团队来说，6B激活参数带来的推理效率提升，可能比基准分数更有吸引力。 特别

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