模型
别名：通义千问3.8-Flash
125B参数多模态MoE模型，支持API调用
已跟踪 4 条高相关材料
最近变化
2026-08-27 · 文章链接无法正常访问，无法获取具体内容及技术细节
为什么值得关注
Qwen3.8-Flash 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
A high-performance 125B model now running locally on just 75GB RAM! Thank you @UnslothAI for the day...
Qwen(@Alibaba_Qwen) · 8.5 分
Qwen3.8-Flash模型可在75GB RAM上本地运行，性能超越Claude-Opus-4.6。
API is live on QwenCloud: https://t.co/nz3wibv0Lv 🙌Let's build something!
Qwen(@Alibaba_Qwen) · 8.5 分
通义千问推出Qwen3.8-Flash模型，开放权重并提供API服务，参数达125B，输入输出价格分别为0.16和0.47美元/百万令牌。
That's absolutely massive You remember how big the DeepSeek V4 Flash release was? Because of the pr...
Paul Couvert(@itsPaulAi) · 8.5 分
Qwen3.8-Flash以更低价格和开放权重超越DeepSeek V4 Flash与Claude Opus 4.6 Max，采用Qwen4架构并提供125B参数。
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Qwen3.8-Flash以更低价格和开放权重超越DeepSeek V4 Flash与Claude Opus 4.6 Max，采用Qwen4架构并提供125B参数。
入选理由：Qwen3.8-Flash输入成本0.16美元/百万token，低于DeepSeek V4 Flash
通义千问推出Qwen3.8-Flash模型，开放权重并提供API服务，参数达125B，输入输出价格分别为0.16和0.47美元/百万令牌。
入选理由：Qwen3.8-Flash参数规模达125B，N-gram达51B，支持多模态任务
Qwen3.8-Flash模型可在75GB RAM上本地运行，性能超越Claude-Opus-4.6。
入选理由：125B MoE模型通过GGUF格式实现75GB RAM本地运行
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