L'équipe Qwen d'Alibaba a ouvert les poids de Qwen3.8-Flash-Next, le modèle sur lequel elle avait lancé un compte à rebours ce matin. C'est un système multimodal à mélange d'experts : 125 milliards de paramètres dans le réseau principal, plus une table d'embeddings n-gram de 51 milliards et une couche de prédiction multi-jetons de 4 milliards — environ 180 milliards au total en BF16, dont à peu près 6 milliards sont actifs pour un jeton donné. L'architecture est inédite : un hybride de Gated DeltaNet et de Qwen Sparse Attention, 512 experts dont dix routés et un partagé, un résidu à porte, et une recette d'entraînement mêlant les optimiseurs Muon et AdamW. Le contexte est de 262 144 jetons en natif et s'étend jusqu'à un million. Le tableau publié par Qwen le place à 62,5 sur SWE-bench Pro contre 53,4 pour Claude Opus 4.6 Max, à 81,0 sur SWE-bench Multilingual contre 77,5, et à 58,7 sur DeepSWE 1.1 : ce sont les chiffres du laboratoire, sur son propre banc d'essai, sans reproduction indépendante à ce jour. L'équipe affirme que l'entraînement a coûté environ le neuvième de ce qu'a coûté Qwen3.7-Plus. Les poids sont sur Hugging Face et ModelScope sous licence qwen-community-1.0 : 131 fichiers, quelque 360 Go, avec une version FP8 qui divise la mémoire par deux. Qwen présente le modèle comme un aperçu précoce de l'architecture sur laquelle reposera Qwen4, et annonce une version hébergée à 0,16 dollar le million de jetons en entrée et 0,47 le million en sortie.