
Qwen3.8-Flash-Next: Alibaba เตรียมเปิดตัวสถาปัตยกรรม Qwen4 ก่อนที่ Qwen4 จะมีอยู่จริง
- DeepSeekใหม่DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.15 / $0.29 ต่อ 1 ล้านโทเค็น
- z-aiใหม่Z.ai: GLM 5.32026-08-1860ความฉลาด75การเขียนโค้ด
- obsidianใหม่Qwen3.8 27B2026-08-1552ความฉลาด68การเขียนโค้ด
- qwenใหม่Qwen: Qwen3.8 27B (free)2026-08-13qwen/qwen3.8-27b-free
- deepseekใหม่DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 08132026-08-1253ความฉลาด69การเขียนโค้ด
- grokใหม่SpaceXAI: Grok 4.62026-08-1261ความฉลาด77การเขียนโค้ด
- metaMeta: Muse Spark 1.22026-08-0557ความฉลาด72การเขียนโค้ด
- qwenQwen: Qwen3.8 Max2026-08-0358ความฉลาด72การเขียนโค้ด
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash 07312026-07-3152ความฉลาด69การเขียนโค้ด
- minimaxMiniMax: MiniMax-H32026-07-31minimax/minimax-h3
- qwenQwen: Qwen3.7 Flash2026-07-27$0.03 / $0.13 ต่อ 1 ล้านโทเค็น
- orcaOrcaDub: OrcaDub 1.02026-07-27orca/dub
- anthropicAnthropic: Claude Opus 52026-07-2463ความฉลาด78การเขียนโค้ด
- googleGoogle: Gemini 3.6 Flash2026-07-2152ความฉลาด69การเขียนโค้ด
- googleGoogle: Gemini 3.5 Flash-Lite2026-07-2137ความฉลาด49การเขียนโค้ด
- metaMeta: Muse Spark 1.12026-07-1653ความฉลาด71การเขียนโค้ด
- kimiMoonshotAI: Kimi K32026-07-1560ความฉลาด76การเขียนโค้ด
- openaiOpenAI: GPT-5.6 Luna2026-07-0952ความฉลาด71การเขียนโค้ด
- openaiOpenAI: GPT-5.6 Terra2026-07-0957ความฉลาด77การเขียนโค้ด
- openaiOpenAI: GPT-5.6 Sol2026-07-0961ความฉลาด77การเขียนโค้ด
Alibaba กำลังจะเผยแพร่สถาปัตยกรรม Qwen4 ก่อนที่จะเผยแพร่โมเดล Qwen4 Qwen3.8-Flash-Next — โมเดลแบบเปิดน้ำหนัก มัลติโมดัล mixture-of-experts ที่สร้างบนสถาปัตยกรรมเจเนอเรชันถัดไปซึ่งจะขับเคลื่อนตระกูล Qwen4 — มีกำหนดเปิดตัวบน ModelScope เวลา 23:00 น. ตามเวลาในกรุงปักกิ่ง ในวันที่ 26 สิงหาคม 2026 Alibaba กล่าวถึงการปล่อยครั้งนี้ว่าเป็นตัวอย่างเทคโนโลยี: นักพัฒนาได้รับสถาปัตยกรรมก่อน ส่วนตระกูล Qwen4 เต็มรูปแบบจะตามมาในภายหลัง ในขณะที่เขียนบทความนี้ จำนวนพารามิเตอร์ สิทธิ์การใช้งาน และราคายังไม่ได้รับการยืนยัน ดังนั้นนี่คือบทความสรุปสิ่งที่เรารู้จนถึงตอนนี้ — ทุกรายละเอียดด้านล่างถูกระบุระดับความแน่นอนไว้แล้ว
หากคุณยังไม่ได้ติดตามจังหวะการเปิดตัวของ Alibaba ในเดือนนี้ ตัวชูโรงคือ Qwen3.8-Max — โมเดลเรือธงขนาด 2.4 ล้านล้านพารามิเตอร์ที่เปิดตัวเมื่อวันที่ 3 สิงหาคม และเปิดซอร์สในชื่อ Qwen3.8-2.4T-A95B ในเวลาไม่ถึงสองสัปดาห์ต่อมา Qwen3.8-Flash-Next ตามมาในเวลาไม่ถึงหนึ่งเดือนหลังจากนั้น ห้องแล็บเดียวกันที่ปล่อยโมเดลแบบเปิดน้ำหนักขนาด 2.4 ล้านล้านพารามิเตอร์ ตอนนี้กำลังแจกจ่ายสถาปัตยกรรมสำหรับเจเนอเรชันถัดไป ก่อนที่เรือธงของเจเนอเรชันนั้นจะได้รับการตั้งชื่อด้วยซ้ำ
มีการประกาศอะไร
สัญญาณเดินทางมาถึงเวทีผ่านช่องทางปกติ หน้า teaser ของ ModelScope สำหรับ Qwen3.8-Flash-Next เปิดใช้งานเมื่อวันที่ 25 สิงหาคม โดยมีป้าย "เปิดตัวสู่สาธารณะเร็วๆ นี้" คำโปรย "มุ่งหน้าสู่เจเนอเรชันถัดไป — เร็วราวสายฟ้า" และตัวนับถอยหลังการเปิดตัวชี้ไปที่ 2026-08-26 23:00 (UTC+08:00) ทีม Qwen ของ Alibaba โพสต์บน X ในวันเดียวกันว่า "คลื่น Qwen ลูกถัดไปกำลังจะมา" โพสต์ที่ส่งเรื่องนี้มาถึงเรา จาก @kimmonismus บน X อธิบายสิ่งเดียวกันด้วยถ้อยคำที่ต่างออกไปเล็กน้อย: โมเดล MoE แบบมัลติโมดัลโอเพนเวตบนสถาปัตยกรรมเจเนอเรชันถัดไป พร้อมให้เข้าถึงล่วงหน้าเพื่อให้ชุมชนเตรียมพร้อมสำหรับตระกูล Qwen4

ส่วนที่ควรอ่านซ้ำคือกรอบการนำเสนอของอาลีบาบาเอง โมเดลดังกล่าวถูกอธิบายว่าสร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรมยุคถัดไป {{1}}"ที่จะขับเคลื่อนตระกูล Qwen4 ที่กำลังจะมาถึง"{{/1}} — และไม่ได้ระบุว่าเป็น Qwen4 เองอย่างชัดเจน เหตุผลที่อาลีบาบาระบุไว้คือ การเปลี่ยนแปลงทางสถาปัตยกรรมควรอยู่ในมือของชุมชนก่อนที่ตระกูลนี้จะมาถึง เพื่อให้รันไทม์ การควอนไทซ์ และแอปพลิเคชันพร้อมใช้งานเมื่อเวอร์ชันจริงเปิดตัว นั่นคือจุดยืนทางการตลาด แต่ก็เป็นความมุ่งมั่นทางเทคนิคด้วย: เปิดตัวส่วนที่ยากก่อน แล้วพาชุมชนไปด้วยกัน
สิ่งที่ยืนยันแล้วในวันนี้ และสิ่งที่ยังไม่ยืนยัน:
• ยืนยันแล้ว ตามทีเซอร์และคำแถลงของ Qwen: Qwen3.8-Flash-Next เป็นโมเดลแบบ open-weight รองรับ multimodal และเป็นโมเดล MoE บนสถาปัตยกรรม Qwen4
• ยืนยันแล้ว ตามคำแถลงของ Qwen: มันแนะนำการเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรมหลักสองประการ — สถาปัตยกรรมไฮบริด GDN และ Qwen Sparse Attention (QSA)
• ยืนยันตามทีเซอร์: เวลาปล่อย 2026-08-26 23:00 (UTC+08:00) บน ModelScope
• {{1}}ยังไม่ได้รับการยืนยัน:{{/1}} จำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมดหรือที่ใช้งานจริง ข้อกำหนดสิทธิ์การใช้งาน ความยาวบริบท ความพร้อมใช้งานหรือราคาของ API และทุกคะแนน benchmark {{2}}ยังไม่มีการประเมินอย่างอิสระใดๆ เนื่องจากยังไม่มีการเปิดเผย weights{{/2}}

สถาปัตยกรรม Qwen4 จริงๆ แล้วคืออะไร
สองกลไกขับเคลื่อนเรื่องราวนี้ อย่างแรก GDN — Gated Delta Network — คือเลเยอร์ linear-attention ของอาลีบาบา ในขณะที่ transformer มาตรฐานเก็บ key-value cache ที่โตตามความยาวลำดับ เลเยอร์ GDN จะคงสถานะ recurrent ขนาดคงที่และอัปเดตด้วยกฎการเกตที่เรียนรู้มา สายเลือดนี้สืบต่อมาจาก DeltaNet และ Mamba-2 ผลตอบแทนคือสิ่งที่ขับเคลื่อนไลน์ Qwen อย่างเงียบๆ มาตั้งแต่ Qwen3-Next: บริบทที่ยาวยังคงมีต้นทุนต่ำเพราะสถานะไม่โต ในขณะที่เลเยอร์ full-attention กลุ่มน้อยยังคงอยู่ในส่วนผสมเพื่อทำการดึงข้อมูลที่แม่นยำซึ่ง linear attention ทำได้ไม่ดี ในเจเนอเรชันปัจจุบัน ส่วนผสมนี้มีสัดส่วนประมาณสามเลเยอร์ GDN ต่อหนึ่งเลเยอร์ full-attention — การวิเคราะห์โดยชุมชนต่อ checkpoint Qwen3.8-2.4T-A95B นับ GDN ได้ 69 เลเยอร์เทียบกับ attention 23 เลเยอร์ Qwen3.8-Flash-Next ถูกอธิบายว่าเป็น "GDN hybrid architecture" บนสายเลือดนั้นพอดี
ประการที่สอง QSA — Qwen Sparse Attention — คือสิ่งใหม่ที่แท้จริง และยังไม่มีคำอธิบายทางเทคนิคสาธารณะใดๆ เกี่ยวกับมันเลย: มีเพียงชื่อ และการที่มันถูกวางให้เป็นหนึ่งในการเปลี่ยนแปลงหลักสองประการของพรีวิว การขาดรายละเอียดนั้นเป็นส่วนหนึ่งของรูปแบบเดียวกัน พรีวิวของ Qwen3-Next ในช่วงปลายปี 2025 แนะนำ Gated DeltaNet ด้วยความขาดแคลนเอกสารแบบเดียวกัน และสถาปัตยกรรมก็ถูกระบุรายละเอียดอย่างครบถ้วนก็ต่อเมื่อซีรีส์ Qwen3.5 นำไปใช้เท่านั้น สำหรับผู้อ่าน บทเรียนเชิงปฏิบัติเหมือนกันทั้งสองครั้ง: สถาปัตยกรรมคานารีปรากฏขึ้นก่อน เอกสารและโมเดลสำหรับใช้งานจริงตามมาทีหลัง
แผนการที่เคยได้ผลมาแล้วครั้งหนึ่ง
Alibaba เคยเล่นแผนเดียวกันนี้มาก่อนแล้ว และมันก็ได้ผล ในช่วงปลายปี 2025 Qwen3-Next ได้เปิดตัว Gated DeltaNet และไฮบริดของ linear กับ full attention เมื่อซีรีส์ Qwen3.5 เปิดตัว มันก็นำพิมพ์เขียวนั้นมาใช้ในวงกว้าง — และไฮบริดก็ถูกใช้ต่อเนื่องมาจนถึงเจนเนอเรชัน Qwen3.8 รวมถึงรุ่นเรือธง 2.4T เหตุผลที่แบบอย่างสำคัญในที่นี้คือจังหวะเวลาที่มันบ่งบอก ครอบครัว Qwen4 เต็มรูปแบบควรรออยู่หลังพรีวิวนี้ ไม่ใช่ภายในพรีวิว; ถ้าช่องว่างของ Qwen3-Next เป็นตัวชี้แนะ ระยะห่างระหว่าง "นี่คือสถาปัตยกรรม" กับ "นี่คือครอบครัว" จะวัดกันเป็นเดือน ไม่มีอะไรในทีเซอร์ยืนยันสิ่งนั้น — มันเป็นการอนุมานจากรูปแบบที่ Alibaba ทำมาแล้วสองครั้ง
สิ่งที่เรายังไม่รู้
สิ่งที่ไม่รู้คือหัวใจของการพรีวิว และมันมีอยู่จริง:
• พารามิเตอร์ ทีเซอร์ไม่ได้เปิดเผยใดๆ การคาดเดาของชุมชนบน X และ Reddit — ที่ไม่มีการสนับสนุนอย่างเป็นทางการ — ชี้ไปที่การกำหนดค่าประมาณ 125B รวม / 6B แอคทีฟ พร้อมตารางค้นหาการฝัง n-gram ขนาดใหญ่ ให้ถือว่าเป็นข่าวลือ
• ระดับ "Flash". ในรุ่น Qwen3.5 นั้น Qwen3.5-Flash แบบ cloud-only เป็นรุ่นย่อยที่ได้รับการปรับปรุงจาก Qwen3.5-35B-A3B แบบ open-weight ไม่ทราบว่า Qwen3.8-Flash-Next เป็นคู่เทียบแบบ open-weight ของโมเดล Qwen3.8 ที่มีขนาดใกล้เคียงกันหรือไม่; มันอาจเป็นโมเดลคลาส 125B-A6B แทน การตีความทั้งสองเป็นเพียงการคาดเดา.
• ใบอนุญาต. การเปิดตัว Qwen ล่าสุดของ Alibaba ครอบคลุมตั้งแต่ Apache-2.0 (Qwen3.8-27B) ไปจนถึงใบอนุญาต Qwen3.8-Max ที่จำกัดตามรายได้. การที่ Flash-Next ตกอยู่ภายใต้ใบอนุญาตใดจะเป็นตัวกำหนดว่าสามารถใช้ในเชิงพาณิชย์ได้หรือไม่ และใช้ได้ในรูปแบบใด
• เกณฑ์การวัดประสิทธิภาพ คำแถลงของ Qwen เน้นย้ำถึงการเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ งานระยะยาว และความฉลาดแบบมัลติโมดัล แต่ไม่มีตัวเลขใด ๆ มาประกอบ และจะไม่มีการประเมินอย่างเป็นอิสระจนกว่าน้ำหนักโมเดลจะถูกปล่อยออกมา
ครอบครัวที่ทำงานเป็นรอบสองสัปดาห์
จังหวะรอบข้างเป็นเรื่องราวของมันเอง Qwen3.8-Max ธงเรือรุ่น 2.4 ล้านล้านพารามิเตอร์ เปิดตัวเมื่อวันที่ 3 สิงหาคม; Qwen3.8-2.4T-A95B แบบเปิดน้ำหนักตามมาในวันที่ 12–13 สิงหาคม; Qwen3.8-27B ฟรีภายใต้ Apache-2.0 วางจำหน่ายในอีกไม่กี่วันต่อมา; และตอนนี้ ก่อนสิ้นเดือน สถาปัตยกรรมของเจเนอเรชันถัดไปกำลังถูกเปิดตัวอย่างละเอียด ไม่มีห้องแล็บอื่นใดที่กำลังวนซ้ำตามจังหวะเวลานี้ สำหรับผู้อ่านที่เลือกโมเดล ผลเชิงปฏิบัติคือ "Qwen ที่ดีที่สุด" เป็นเป้าหมายที่เคลื่อนที่ — และช่องว่างระหว่างเจนเนอเรชันมาถึงเร็วกว่าที่ระบบนิเวศโดยรอบจะปรับตัวได้ตามปกติ การซื้อการตัดสินใจมากกว่าซื้อโมเดลกลายเป็นทางเลือกที่ป้องกันได้มากขึ้น
สิ่งที่นักพัฒนาควรทำในตอนนี้
วางแผนสำหรับสถาปัตยกรรม ไม่ใช่แค่ตัวโมเดล Qwen3.8-Flash-Next จะเป็นพรีวิวที่ยังไม่ผ่านการพิสูจน์ตั้งแต่วันแรก: ไม่มี benchmark อิสระ ระบบนิเวศ runtime ที่ยังตามไม่ทัน และมีเพียงคำกล่าวอ้างจากผู้จำหน่ายเกี่ยวกับจุดแข็งด้าน agentic และ long-horizon ซึ่งสำคัญต่อเวิร์กโหลดที่จะนำไปใช้งาน วิธีประเมินที่ปลอดภัยไม่ใช่การนำมันมาต่อเข้ากับเส้นทางการผลิต — แต่คือการส่งสำเนาเวิร์กโหลดที่มีความเสี่ยงต่ำเข้าไป เปรียบเทียบผลลัพธ์กับตัวเดิม และให้เฟลโอเวอร์อัตโนมัติรองรับช่วงเวลาที่ผู้ให้บริการซึ่งเสิร์ฟโมเดล open-weight ใหม่เอี่ยมทำงานผิดปกติ บน OrcaRouter นั่นคือ endpoint และคีย์เดียวกันกับที่คุณใช้อยู่แล้ว: Qwen3.8-Flash-Next และโมเดลปัจจุบันของคุณอยู่เบื้องหลัง API เดียวกัน และ routing DSL สามารถ A/B ทดสอบพรีวิวกับตัวเดิมด้วยพรอมป์เดียวกันก่อนที่จะคอมมิตอะไรทั้งสิ้น
ราคา เมื่อมีอยู่ ควรอ่านในลักษณะเดียวกัน {{1}}Alibaba ยังไม่ได้ประกาศราคา API สำหรับ Flash-Next และน้ำหนักโมเดลที่ยังไม่ได้เผยแพร่ไม่สามารถกำหนดเส้นทางได้ที่ใด{{/1}} เมื่อผู้ให้บริการเปิดเผยข้อมูลดังกล่าว OrcaRouter จะส่งผ่านราคารายการของผู้ให้บริการตรงๆ ที่มาร์กอัป 0% — {{2}}ดังนั้นไม่ว่าตัวเลขของ Alibaba จะออกมาเป็นเท่าใดก็จะปรากฏไม่เปลี่ยนแปลงในวันเดียวกัน{{/2}} เส้นฐานอ้างอิงที่ใกล้เคียงที่สุดที่คุณสามารถเรียกใช้ได้จริงในวันนี้คือ Qwen3.8-Max (qwen/qwen3.8-max) {{3}}เรือธงที่สถาปัตยกรรมนี้จะอยู่ภายใต้ในที่สุด: หน้าต่างบริบทขนาด 1,000,000 โทเคนในราคา $2.00 ต่อล้านโทเคนนำเข้า และ $6.00 ต่อล้านโทเคนส่งออก โดยส่งผ่านในราคารายการ{{/3}} จดจำตัวเลขนั้นไว้ในใจเมื่อราคาของ Flash-Next ลดลง มันคือต้นทุนที่คนรุ่นถัดไปต้องเอาชนะ

ควรดูอะไรเมื่อถึงเวลาปล่อย
สี่สิ่งที่สำคัญในขณะที่ตัวจับเวลาการปล่อยหมดลง:
• จำนวนพารามิเตอร์และระดับพารามิเตอร์ที่ใช้งาน — ไม่ว่าจะเป็นโมเดลคลาส 125B-A6B ตามที่ข่าวลือกล่าวถึง หรือรุ่นที่มีขนาดเล็กกว่า
• ใบอนุญาต — อนุญาตอย่างกว้างขวางเหมือน Qwen3.8-27B หรือจำกัดเหมือนใบอนุญาต Max
• ไม่ว่าการประเมินอิสระครั้งแรกจะให้ผลลัพธ์ที่ตรงกับคำกล่าวอ้างของ vendor ในเรื่องการเขียนโค้ดแบบ agentic และการทำงานในระยะยาวหรือไม่ — ตัวเลขคือสิ่งที่ควรเชื่อถือ ไม่ใช่ข้อความทางการตลาด
• Alibaba รอนานแค่ไหนก่อนที่ตระกูล Qwen4 ทั้งหมดจะตามหลัง preview
ไม่มีสิ่งใดที่พอจะรู้ได้จากตรงนี้ สิ่งที่พอจะรู้ได้ในวันนี้คือทิศทางของการตัดสินใจที่ Alibaba ได้ทำไว้ นั่นคือการเดิมพันว่าสถาปัตยกรรมรุ่นถัดไปของมันมีค่าพอที่จะปล่อยออกมาก่อนรุ่นเรือธง การเดิมพันนั้นคือเรื่องราวทั้งหมด — และน้ำหนักของโมเดลจะถูกปล่อยในวันพรุ่งนี้
การเปรียบเทียบในบทความนี้1
ตรวจพบจากบทความนี้ · เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน
