Qwen3.8-Flash 发布，Flash-Next 开源预览 Qwen4

Qwen3.8-Flash 正式发布， Qwen3.8-Flash-Next 正式开源！

Qwen 官方把 Qwen3.8-Flash-Next 定义为 Qwen4 架构的早期预览，提前开源的目的，是让 vLLM、SGLang 等推理框架和基础设施开发者在 Qwen4 正式家族发布前完成适配。 https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8-flash-next

效率方面：相对上一代旗舰 Qwen3.7-Plus（397B/A17B），Flash-Next 以 1/3 激活参数、1/3 训练 token、约 1/9 训练 FLOPs，在 14 个预训练基准上 8 个领先、其余最多落后 2.6 分。

稳定性方面：报告给出了可复现的压力测试方法（恒定学习率加倍模拟大规模失稳）：在 4 倍最优学习率下，旧架构（AdamW + Qwen3.5 结构）频繁 loss 尖峰，而新配方（Muon + 门控残差）零尖峰；生产级训练全程未使用 qk-clip 之类的显式裁剪手段。

后训练模型的官方基准 对比对象为 Qwen3.7-Plus、DeepSeek-V4-Flash、Claude Opus 4.6 Max 等。 · 智能体编程：DeepSWE 1.1 得 58.7（Qwen3.7-Plus 仅 16.5，DeepSeek-V4-Flash 54.4）；SWE-bench Pro 62.5；SWE-bench 多语言版 81.0 · 长程办公/Agent：CoWorkBench 73.9、JobBench 55.7、Toolathlon 73.5，均明显领先对比模型 · 通用：GPQA Diamond 91.7、LiveCodeBench v6 91.9、IFBench 81.3 · 多模态：AndroidWorld 84.5、MathVision 带代码解释器 95.7、OSWorld 2.0 部分 52.3、长视频 LVBench 76.6