Qwen(@Alibaba_Qwen)

Amazing! 🥳 Thanks @vllm_project for getting Qwen3.8-Flash-Next running on NVIDIA and AMD from day 0...

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Amazing! 🥳 Thanks @vllm_project for getting Qwen3.8-Flash-Next running on NVIDIA and AMD from day 0...

TL;DR · AI 摘要

通义千问模型Qwen3.8-Flash-Next在vLLM框架下实现NVIDIA和AMD GPU的原生支持，但技术细节披露有限。

核心要点

  • Qwen3.8-Flash-Next采用125B参数的超稀疏MoE架构，仅6B参数处于激活状态
  • 支持通过YaRN技术扩展至1M参数规模
  • 包含可卸载的51B N-gram表组件

结构提纲

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  1. §模型发布声明

    宣布Qwen3.8-Flash-Next获得vLLM框架的跨平台支持

  2. ·技术架构亮点

    介绍超稀疏MoE架构的参数规模和激活机制

  3. ›扩展性设计

    说明通过YaRN实现的参数扩展能力和N-gram表卸载方案

思维导图

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  • Qwen3.8-Flash-Next
    • 跨平台支持
      • NVIDIA GPU
      • AMD GPU
    • 架构特性
      • 125B参数MoE
      • 6B激活参数
      • YaRN扩展
    • 优化设计
      • 51B N-gram表卸载

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

#Qwen#vLLM#AI模型#GPU支持
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Amazing! 🥳 Thanks

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vllm_project

for getting Qwen3.8-Flash-Next running on NVIDIA and AMD from day 0.

vLLM

@vllm_project

13h

Qwen3.8-Flash-Next from

Alibaba_Qwen

has day-0 support in vLLM, verified on NVIDIA and AMD GPUs. 🎉 Ultra-sparse multimodal MoE: 125B params, 6B active, 262K native, 1M via YaRN. On top of those sits a separate 51B N-gram table you can offload. Most of it will look familiar.

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1:17 PM · Aug 26, 2026

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