Qwen、マルチモーダル MoE モデル「Qwen3.8-Flash-Next」を公開
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Qwen はマルチモーダル MoE モデル「Qwen3.8-Flash-Next」を公開し、125B トークンで 6B のアクティブパラメータを持つこのモデルは Qwen4 のアーキテクチャの初期プレビューとして機能する。
AI深層分析を開く2026年8月27日 09:45
AI深層分析
キーポイント
Qwen3.8-Flash-Next の基本仕様
同社はマルチモーダル MoE モデル「Qwen3.8-Flash-Next」を公開し、125B トークンで 6B のアクティブパラメータを持つ構造を採用している。
次世代アーキテクチャのプレビュー
このモデルは Qwen4 で採用されるアーキテクチャの初期プレビューとして機能し、性能向上に寄与する設計となっている。
実機での検証と評価
Simon Willison 氏は DGX Spark 環境で Unsloth による量子化モデルを試験し、推論能力や画像生成品質を確認している。
重要な引用
"a multimodal MoE model that also serves as an early preview of the architecture used in Qwen4"
"It's pretty big: 125B tokens, but only 6B active which means it gets a pretty big performance boost."
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編集コメント
Qwen4 のアーキテクチャを先取りしたモデルが公開されたことは、次世代 LLM の方向性を示す重要な指標となる。特に MoE 構造の効率化とマルチモーダル機能の融合は、実用面での大きな進展を示唆している。
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Qwen3.8-Flash-Next
Qwen から新たに公開されたオープンウェイトモデルです。これはマルチモーダルな MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャを採用しており、同時に Qwen4 で採用される基盤となる設計の早期プレビューでもあります。
規模は大きく、125B トークンのパラメータを持ちながら、推論時には 6B のアクティブパラメータのみが使用されます。これにより、大幅なパフォーマンス向上を実現しています。
私は DGX Spark でこのモデルを試しており、Unsloth が提供する量子化モデル を利用しています。まだ検証中の段階ですが、これまで 72.5GB の UD-IQ1_S と 78.9GB の UD-Q2_K_XL の 2 つを試しました。
UD-IQ1_S で生成されたのは以下のペリカンです：
UD-Q2_K_XL で生成されたのは以下の画像です：
現時点で最も気に入っているのは、UD-Q2_K_XL で生成された「xhigh reasoning」の試みです。
出典：Hacker News
「ペリカンが自転車に乗る」タグ、中国の AI 関連タグ、NVIDIA Spark タグ
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