Qwen3.8-Flash-Next от Alibaba: 125B параметров, активация 6B, тренировка в 9 раз дешевле — и победа над DeepSeek V4 и Claude Opus

Команда Qwen из Alibaba анонсировала Qwen3.8-Flash-Next — предвестника архитектуры Qwen4. Это Mixture-of-Experts (MoE) модель с 125 млрд параметров, но на каждый токен активируется лишь 6 млрд, что радикально снижает вычислительные затраты. Модель уже доступна для предпросмотра.

По заявлению разработчиков, стоимость обучения Qwen3.8-Flash-Next составила одну девятую от затрат на конкурирующие модели. Несмотря на это, она обходит DeepSeek-V4-Flash и Claude Opus 4.6 по бенчмаркам программирования и офисных задач. Такой результат ставит под вопрос эффективность крупных плотных моделей и добавляет давления на ценообразование OpenAI и Anthropic.

Alibaba продолжает стратегию «предельной экономической эффективности»: дешёвые в обучении и инференсе модели способны демократизировать доступ к продвинутому ИИ. Если Qwen3.8-Flash-Next подтвердит результаты на практике, рынок ждёт очередная волна удешевления API-доступа.