中国开源双响炮：Ox Alpha 与 Qwen3.8-Flash-Next 发布

Ornith-1.0 是专为智能体编程设计的开源大语言模型家族，提供 9B Dense、31B Dense、35B MoE 和 397B MoE 四种尺寸。基于 gemma4 和 qwen3.5 后训练，采用强化学习联合优化任务脚手架与解决方案的自我改进策略。在多个编码基准上取得开源模型最优：Terminal-Bench 2.1（77.5）、SWE-Bench Verified（82.4）/ Pro（62.2）/ Multilingual（78.9）、NL2Repo（48.…

Qwen3.8-Flash-Next（125B MoE，6B 激活）在 8/9 项基准上超越 Claude Opus 4.6 Max；GLM-5.3-Flash（320B 总参，18B 激活）在 Terminal-Bench 2.1 得 84.3 分，逼近 Opus 4.8 的 85.0。两者均为 MIT 许可、原生多模态、1M 上下文，但完整权重需专业工作站或本地服务器才能运行。

Qwen3.8-Flash-Next 正式发布，这是一款高度稀疏的 MoE 模型，总参数 125B 外加 51B N-gram 嵌入，但每个 token 仅激活 6B 参数。

Qwen3.8-Flash-Next正式发布，这是一款高度稀疏MoE开源多模态模型，总参数125B加51B n-gram嵌入，每token仅激活6B参数，原生256K上下文可经YaRN扩展至1M。

通义千问（Qwen）即将发布 Qwen3.8-Flash-Next，作为 Qwen4 架构的预览版，今日正式开放。据已下架的 ModelScope 页面显示，该模型采用多模态 MoE 架构，总参数约 176B（125B 主参数 + 51B N-gram 嵌入），但每 token 仅激活 6B 参数。最终 benchmark 表现值得关注。

阿里即将开源 Qwen3.8-Flash-Next，这是一款基于下一代架构的开放权重多模态 MoE 模型，该架构将支撑即将推出的 Qwen4 系列。开发者可提前体验 Qwen4 的架构改进。有评论称 Qwen-3.8 27B 表现出色，并对 Qwen-4 27B 充满期待。

好戏还在后头：显然还有一个新 Qwen 模型--Qwen 4--已经在测试中了。 所以现在我们有： - 新 Claude 模型（可能是 Opus 5.1 和 Haiku） - Ox Alpha（可能是 GLM-5.3 Flash） - Qwen 4（？） 都已在测试中或被目击。 + GPT Astra 已确认。 没错，接下来几周会很有趣。

通义千问发布 Qwen3.8-Flash，一款多模态 MoE 模型，作为 Qwen4 架构的早期预览并开放权重。该模型总参数 125B，每 token 仅激活 6B，训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9，性能全面超越后者。生产版 API 定价 $0.16/1M 输入 tokens 和 $0.47/1M 输出 tokens，原生上下文 262K，可扩展至 1M。

通义千问开源 Qwen3.8-Flash-Next，一款多模态 MoE 模型，也是 Qwen4 架构的早期预览。该模型采用 GDN + QSA 混合注意力等四项升级，总参数 125B，每 token 激活 6B，训练成本约为 Qwen3.7-Plus 的 1/9，编码与办公任务能力更强。

阿里巴巴正式推出 Qwen-UI-Agent，一个以真实世界为中心的 GUI 智能体基座模型，覆盖移动端、电脑端、网页端及深度搜索（DeepSearch）环境。