AI・業務改善

アリババ「Qwen3.8-Flash-Next」公開、学習コストを約9分の1に抑える次世代アーキテクチャのプレビュー版

投稿日 2026年8月26日

アリババグループのQwenチームは2026年8月26日、次世代Qwen4アーキテクチャの早期プレビューとなる多モーダルMoEモデル「Qwen3.8-Flash-Next」をオープンウェイトで公開しました。主モデルは125Bパラメータ、追加で51BのN-gramエンベッディングを備え、トークンごとに活性化するパラメータは6Bです。正式なQwen4モデルファミリーの完成前に、アーキテクチャの改良をコミュニティが検証できるよう公開する位置づけです。

アーキテクチャを刷新し、学習コストを約9分の1に削減

公開されたモデルの特徴は、以下のとおりです。

発表日：2026年8月26日
発表主体：アリババグループ Qwenチーム
モデル名：Qwen3.8-Flash-Next
アーキテクチャ：多モーダルMoE（混合専門家）モデル
パラメータ規模：主モデル125B＋追加の51B N-gramエンベッディング
トークンごとの活性化パラメータ：6B

今回のモデルは、Attention・Residual・Embedding・Optimizationの4つの側面を改良しています。AttentionではGated DeltaNet（GDN）とQwen Sparse Attention（QSA）を組み合わせたハイブリッドAttention、ResidualではGated Residual（GR）、EmbeddingではN-gram Embedding、OptimizationではMuonオプティマイザーを採用しました。Qwenチームは、Qwen3.7-Plusと比べて学習コストを約9分の1に削減しつつ、コーディングやオフィス業務で優れた能力を発揮するとしています。推論コストの低減効果も報告されています。

入手方法と利用環境

モデルウェイトはHugging Face Hubの「Qwen/Qwen3.8-Flash-Next」とModelScopeで公開されています。また、公式サイトのQwenWork／QwenCloud API／Qwen Codeでも利用可能です。詳細な利用・デプロイ手順はGitHubリポジトリと公式モデルページで案内されているため、企業内での検証やシステム組み込みを検討する場合は、各公式ページで最新の手順と利用条件を確認してください。

今回のプレビュー公開の背景

Qwenチームは以前、Qwen3-NextをQwen3.5系に先立って公開し、新しいアーキテクチャを早期に検証できるようにしました。Qwen3.8-Flash-Nextは同じ役割を担うモデルで、正式なQwen4モデルファミリーがリリースされる前に、次世代アーキテクチャの方向性をコミュニティが試せるようにしたものです。名前はQwen3系ですが、次世代Qwen4アーキテクチャの早期プレビュー版と位置づけられます。

企業・開発者が注目したい点

主モデル125Bでありながら、トークンごとに活性化するパラメータが6BのMoE構成です。推論時にかかる計算コストを抑えられる設計として注目されます。
オープンウェイトで公開されているため、自社環境での動作検証やカスタマイズを検討できます。導入時の手順は公式GitHubリポジトリとモデルページで確認しましょう。
正式なQwen4ファミリーの完成前のプレビュー版であるため、今後モデル仕様や名称が変わる可能性があります。業務システムへの本格適用を判断する際は、最新の公式情報を参照することが大切です。

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