Qwen3.8-Flash-Next：Qwen4 架构的提前预览

Qwen4 架构的早期预览

Qwen3.8-Flash-Next 是 Qwen 推出的又一款开放权重模型。官方将其描述为一款多模态 MoE 模型，同时也是未来 Qwen4 架构的早期预览。

模型整体规模达到 125B，但运行时仅激活 6B。这种稀疏激活的 MoE 设计，使模型无需在每次推理时都调用全部参数，为提升推理效率提供了空间。

DGX Spark 上的量化模型测试

目前已经出现了面向本地运行的量化版本。Simon Willison 在 DGX Spark 上使用 Unsloth 提供的 GGUF 量化模型进行了测试，其中包括：

• UD-IQ1_S：约 72.5GB
• UD-Q2_K_XL：约 78.9GB

测试仍处于探索阶段，主要尝试了模型生成 SVG 图像内容的能力。其中一个测试要求模型生成“鹈鹕骑自行车”的矢量插画，并比较不同量化版本及推理强度下的生成效果。

在目前尝试的结果中，测试者尤其关注 UD-Q2_K_XL 配合 xhigh reasoning effort 时生成的版本。

值得关注的方向

Qwen3.8-Flash-Next 当前更值得关注的并不只是单次生成效果，而是它所展示的几个技术方向：多模态、MoE 稀疏激活、开放权重，以及对下一代 Qwen4 架构的提前展示。

与此同时，72.5GB 和 78.9GB 的量化版本已经能够在 DGX Spark 这类设备上进行实际测试，也为观察大型 MoE 模型的本地部署和推理表现提供了新的实验对象。

目前相关测试仍在进行中，因此还不足以仅凭这些案例对模型整体能力作出结论。