المواصفات التقنية لـ Qwen3.8-Flash-Next
| المواصفة | Qwen3.8-Flash-Next |
|---|---|
| المطوّر | Qwen Team, Alibaba Group |
| نوع النموذج | نموذج لغة سببي متعدد الوسائط مع مشفّر للرؤية؛ MoE متناثر للغاية |
| معاملات النموذج الرئيسي | 125B |
| المعاملات المُفعَّلة | 6B لكل رمز |
| معاملات تضمين N-gram | 51B إضافية |
| معاملات MTP | 4B |
| الطبقات | 48 |
| نمط الانتباه الهجين | 12 x [3 طبقات Gated DeltaNet + 1 طبقة Qwen Sparse Attention] |
| خبراء MoE | 512 إجماليًا؛ 10 موجَّهة + 1 مشتركة لكل رمز |
| المتبقي المزوّد ببوابات | 4 فروع؛ رتبة عنق الزجاجة 320 |
| نافذة السياق الأصلية | 262,144 رمز |
| السياق الممتد | حتى 1,000,000 رمز مع YaRN |
| الأنماط | إدخال نص، صورة، فيديو؛ إخراج نص |
| عناصر التحكم في التفكير | وضع تفكير/غير تفكير إضافة إلى ضوابط جهد الاستدلال في واجهات برمجة التطبيقات المدعومة |
| النشر | Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed وأطر مدعومة أخرى |
| الأوزان المفتوحة | نعم |
| معرّف نموذج CometAPI | qwen3.8-flash-next |
ما هو Qwen3.8-Flash-Next؟
Qwen3.8-Flash-Next هو نموذج MoE متعدد الوسائط مفتوح الأوزان مرتقب من فريق Qwen لدى Alibaba. والأهم من ذلك، أنه يُموضع بوصفه معاينة مبكرة للبنية المقصودة لتشغيل عائلة نماذج Qwen4 المستقبلية، وليس مجرد نقطة ضبط تدريجية أخرى لـ Qwen3.8.
تستخدم Qwen هذا الإصدار لكشف اتجاهها المعماري من الجيل التالي أمام منظومة المصدر المفتوح قبل وصول عائلة Qwen4 الأوسع. يمنح ذلك مطوّري محركات الاستدلال، ومشروعات التكميم، وأطر تقديم النماذج، ومطوّري التطبيقات فرصةً للاستعداد للتغييرات المعمارية مسبقًا.
تُدخل البنية المُعلَن عنها حاليًا مكوّنين مهمّين: بنية هجينة قائمة على GDN وQwen Sparse Attention (QSA). يشير GDN إلى نهج انتباه خطي بأسلوب DeltaNet مع بوابات، يتبع اتجاه الانتباه الهجين الذي تم استكشافه سابقًا في Qwen3-Next. تُقدَّم QSA بوصفها آلية انتباه متناثر جديدة، رغم أن مواصفاتها التقنية الكاملة لم تُوثَّق علنًا بعد.
الميزات الرئيسية لـ Qwen3.8-Flash-Next
- معاينة بنية Qwen4: يُوضَع Qwen3.8-Flash-Next صراحة بوصفه تطبيقًا مبكرًا للاتجاه المعماري الذي سيشغّل عائلة Qwen4 القادمة.
- تصميم MoE متعدد الوسائط: وُصِف النموذج بأنه مزيج خبراء متعدد الوسائط، يمد استراتيجية Qwen الفعّالة للنماذج المتناثرة نحو جيل جديد من البنية.
- بنية هجينة GDN: يواصل النموذج اتجاه بحث الانتباه الهجين الذي قُدِّم مع Qwen3-Next، جامعًا بين آليات الانتباه الخطي الفعّالة والانتباه التقليدي حيث يكون الاسترجاع الدقيق مهمًا. أظهر Qwen3-Next أن هذا النهج يمكن أن يحسّن كفاءة الاستدلال في السياقات الطويلة بشكل كبير.
- Qwen Sparse Attention: تُعد QSA أحد التغييرين المعماريين اللذين تم تسليط الضوء عليهما علنًا لـ Flash-Next. لا تزال تفاصيل التنفيذ والفوائد الكمية بحاجة إلى توثيق من Qwen.
- توجّه نحو منظومة الأوزان المفتوحة: يهدف الإصدار إلى منح مجتمع المصدر المفتوح وصولًا مبكرًا إلى التغييرات المعمارية بحيث تتمكن بيئات تشغيل الاستدلال والأدوات اللاحقة من التكيّف قبل وصول Qwen4.
- أداء البرمجة والوكيل لـ Qwen3.8-Flash-Next
| المعيار | Qwen3.8-Flash-Next | Qwen3.8-27B | Qwen3.7-Plus | DeepSeek V4 Flash | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSWE 1.1 | 58.7 | 42.2 | 16.5 | 54.4 | -- |
| SWE-bench Pro | 62.5 | 61.7 | 55.8 | 56.0 | 53.4 |
| SWE-bench Multilingual | 81.0 | 73.8 | 75.8 | -- | 77.5 |
| NL2Repo-Bench | 48.1 | 42.3 | 41.1 | 54.2 | 47.6 |
| CoWorkBench | 73.9 | 70.7 | 65.1 | 45.1 | 68.2 |
| JobBench | 55.7 | 33.4 | 27.6 | 41.3 | 36.6 |
| Toolathlon Verified | 73.5 | 67.1 | 50.6 | 70.3 | -- |
| IFBench | 81.3 | 79.5 | 79.1 | 79.2 | 62.5 |
| GPQA Diamond | 91.7 | 89.2 | 90.3 | 90.8 | 91.3 |
| HLE | 35.9 | 30.8 | 34.7 | 33.8 | 40.0 |
| LiveCodeBench v6 | 91.9 | 90.3 | 89.6 | 90.6 | 88.8 |
مقارنة Qwen3.8-Flash-Next مقابل Qwen3.8-Max مقابل Qwen3.8-27B
| النموذج | التموضع | البنية / الحجم | متعدد الوسائط | الحالة الحالية |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8-Flash-Next | معاينة بنية Qwen4 / نموذج مفتوح موجّه للكفاءة | MoE متعدد الوسائط؛ المواصفات الكاملة قيد الانتظار | نعم | قادم |
| Qwen3.8-Max | نموذج Qwen3.8 المستضاف الرائد | MoE واسع النطاق | نعم | متاح |
| Qwen3.8-27B | نموذج Qwen3.8 بأوزان مفتوحة | نموذج كثيف 27B | قدرات خاصة بالنموذج | متاح |
يتوفر Qwen3.8-Max بالفعل عبر منظومة السحابة لدى Alibaba، ويُموضع لمهام الاستدلال المتقدم، وفهم المرئيات، والبرمجة، وأعباء عمل الوكلاء. يسرد توثيق Qwen الحالي Qwen3.8-Max بنافذة سياق 1M-token، بينما تعرض CometAPI بالفعل qwen3.8-max.
لذا ينبغي النظر إلى Flash-Next بشكل مختلف: تكمن أهميته الأساسية في هذه المرحلة في الجانب المعماري أكثر من اعتماده على المعايير. فهو يقدّم معاينة للاتجاه التقني لـ Qwen4 ويمنح منظومة المصدر المفتوح هدفًا مبكرًا لتحسين بيئات التشغيل والنشر.