通义千问3.8-Flash发布：训练成本仅前代1/9，价格打三折，支持100万token上下文
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1. 阿里通义 Qwen3.8-Flash（Next）发布开源：125B 参数 MoE 模型，训练成本仅为前代 1/9
IT之家 2026-08-26 00:00:00
2. 阿里智谱同日上新，效能与性价比重塑大模型竞争
今日头条 2026-08-27 00:00:00
3. Experiment with Qwen3.8-Flash-Next on NVIDIA GB300 NVL72 for Agentic Coding
NVIDIA 2026-08-26 00:00:00
4. 千问办公推出全新模式，Agent迎来量大管饱时代
紫牛新闻 2026-08-27 00:00:00
5. Qwen3.8-Flash-Next
DataLearner AI 2026-08-26 00:00:00
6. 千问开源Qwen3.8-Flash-Next架构，轻量化多模态大模型实现效能突破
AIBase 2026-08-27 00:00:00
7. Easy的微博
新浪微博 2026-08-25 00:00:00
8. 基于下一代Qwen4架构，阿里千问明晚开源Qwen3.8-Flash-Next
今日头条 2026-08-25 00:00:00
9. 阿里通义 Qwen3.8-Flash 发布开源：125B 参数 MoE 模型，训练成本仅为前代 1/9
新浪财经 2026-08-26 00:00:00
10. 阿里发布Qwen3.8-Flash模型并开源
东方财富网 2026-08-26 00:00:00
11. 蚁工厂的微博
新浪微博 2026-08-25 00:00:00
12. 大模型定价之锚问世——堪比 Opus 4.6 的本地 Qwen3.8-27B
今日头条 2026-08-24 00:00:00
13. 终于搞懂了！llama.cpp启动参数逐行拆解，让1080Ti与P100满血运行Qwen3.8-27B本地部署全攻略,竟能流畅跑满Qwen3.8百K上下文
微信公众号 2026-08-22 00:00:00
14. Qwen3.8-27B开源，你家电脑就能跑“世界级”大模型！
今日头条 2026-08-23 00:00:00
15. 1Cat-vLLM 1.3.0 正式发布！🚀 本次版本重点重构 Tesla V100 / SM70 长上下文 Attention，进一步释放 Volta Tensor Core 性能，并新增 Qwen3.8-27B-FP8 完整适配验证！1.3.0版本提升巨大，欢迎大家多多测试尝鲜！ ✨ 1.3.0 核心亮点 ✅ 全新 D=256 长上下文 Attention 内核，有效算力 17.92 → 46.63~47.1 TFLOP/s，约 2.6× 提升 ✅ 针对 V100 重构 Tensor Core 数据流与软件流水线，显著提升长 Prefill 效率 ✅ 优化 E5M2 FP8 KV Cache，进一步降低长上下文开销 ✅ 正式验证 Qwen3.8-27B-FP8 + TP4 + 256K Context ✅ 公开 1K～246K 连续长上下文性能曲线，246K 下 Prefill 仍约 2.02K tok/s，Decode 约 42~43 tok/s ✅ Flash-V100、TurboMind SM70、FlashQLA 等内核全部集成进 Wheel，部署更加简单 这次不只是参数调优，而是继续深入到 V100 Attention 内核和数据流本身。 欢迎大家更新测试、Star、Fork，一起把 V100 / SM70 的性能继续榨出来！🐱
今日头条 2026-08-23 00:00:00
16. 给 llama-server 加两个参数，Qwen3.8-27B速度提升 30%
知乎 2026-08-20 00:00:00
17. Kimi K3仍领先Qwen3.8 Max
小红书 2026-08-20 00:00:00
18. DFlash2实测：最高4.07×
小红书 2026-08-21 00:00:00
19. 3090本地跑27B，Qwen3.8真行
小红书 2026-08-20 00:00:00
20. 花生AI也能做同款
哔哩哔哩 2026-08-20 00:00:00
21. 🎉 16G丐版 M1部署 Qwen3.8-27B实测报告
小红书 2026-08-20 00:00:00
22. 刚刚，Qwen3.8-Flash震撼发布，我们看到了Qwen4的骨架
微信公众号 2026-08-26 00:00:00
23. Qwen3.8-Flash-Next 发布了，但 8G/16G 显卡还是跑不动：一份给普通折腾党的落地清单
CSDN博客 2026-08-27 00:00:00
24. 头顶两撮小呆毛的微博
新浪微博 2026-08-27 00:00:00
25. 翔宇情-faketo的微博
新浪微博 2026-08-27 00:00:00
26. 在 Mac Studio 上运行Qwen3.8-27B测评对比
今日头条 2026-08-22 00:00:00
27. 我部署了qwen 3.8 27B，在pg500-216上跑的（v100s pcie oem版）。速度不是很理想，输出大约30 tok/s。如果开mtp，可以达到40+。但也就这样了。 好像llama.cpp现在支持response api了，可以配置codex搭配它使用。 qwen 3.8 27b， 缺点就是慢。因为它是dense模型，每token都要把完整权重扫一遍，所以会遇到内存墙。速度3090/4090系列，速度都在20-40左右，高不到哪里去，使用体验比较差。 不过，qwen 3.8 27b，跑分还是可以的。live code bench v6，达到90+，跟opus老版本一个水平。live code bench题库是更新的，所以刷题可能性较小（但也未必不能刷，毕竟qwen3.8刚出来，live code bench v6出来有一段时间了）。但是，开源模型一般不会刷，因为别人可以等live code bench v7出来再测，如果分数暴跌，那就丢人了。 live code bench高分，说明不了太多问题，因为这个是小规模编程题，不能体现大规模架构能力。 现在llama.cpp已经支持response api了。我把它接入codex，居然真的能用。然后，加载了多模态，拖了一张图片，居然真的能识图，神奇。后来我又拖了个视频进去，结果codex要给我安装抽帧工具，想抽取关键帧看。
今日头条 2026-08-21 00:00:00
28. 大模型定价之锚问世——堪比 Opus 4.6 的本地 Qwen3.8-27B
今日头条 2026-08-24 00:00:00
29. 单卡 2080Ti 22G 跑 Qwen3.8-27B Q4 结果实测：32K 上下文，10token/s
今日头条 2026-08-24 00:00:00
30. Qwen3.8-27B-4bit（16GB）+ DFlash2 草稿模型（3.9GB） - 哔哩哔哩
哔哩哔哩 2026-08-20 00:00:00
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