CANLI
xAI, Imagine API’yi 2.0’a Yükseltmeye Hazırlanıyor: Görüntü ve Video Tek…·Microsoft MAI-Cyber-1-Flash’ı Duyurdu·Moonshot AI, Kimi K3 Model Ağırlıklarını ve Teknik Raporunu Açık…
25 Aug 2026 · 18:29 GMT+3
Ai Haber – Türkiyenin Yapay Zeka Haber Portalı
YAPAY ZEKA HABERLERI SAYI #2.104 25 Ağu 2026 · Salı ● SON DAKİKA

Qwen3.8 Flash Next Acik Kaynak Yayinlandi: Qwen4 Mimarisi Ilk Kez Goruldu

Alibaba Qwen ekibi, Qwen3.8 Flash Next modelini acik kaynak olarak yayinladi.

AiHaber Editör
Editör
2DK 2OKUMA

★ Hızlı Özet

  • Alibaba Qwen ekibi, Qwen3.8 Flash Next modelini acik kaynak olarak yayinladi.
  • ModelScope'un yaptigi duyuruda soyle denildi: Qwen4'u guclendiren yeni nesil mimari artik burada!
  • Bu verimlilik artisi, MoE mimarisinin yalnizca gerekli uzmanlari aktive etmesi sayesinde mumkun oluyor.N-gram Embedding StratejisiQwen ekibi…
  • Toplam parametre artarken token basina aktif parametre sayisinin dusuk kalmasai uzun bagnlamli islemlerin daha ucuz hale gelmesi anlamina ge…

Alibaba Qwen ekibi, Qwen3.8 Flash Next modelini acik kaynak olarak yayinladi. Her ne kadar isim Qwen3.8 olarak devam etse de, ekip bu modelin aslinda Qwen4 resmi surumu oncesi bir mimari onizlemesi oldugunu belirtti.

ModelScope Uzerinden Resmi Duyuru

Qwen ekibi, toplulugun Qwen4 serisine hazirlik yapabilmesi icin mimari iyilestirmelerini onceden paylastiklarini ifade etti. Model, ModelScope platformu uzerinden indirilmeye hazir.

ModelScope’un yaptigi duyuruda soyle denildi: Qwen4’u guclendiren yeni nesil mimari artik burada! Qwen3.8-Flash-Next’in acik surumune hazir olun.

Yeni Multimodal MoE Mimarisi

ModelScope’tan elde edilen bilgilere gore, Qwen3.8 Flash Next yeni bir multimodal MoE (Mixture of Experts) mimarisi kullaniyor:

  • Toplam parametre: Yaklasik 125 milyar
  • Aktif parametre: Token basina yalnizca yaklasik 6 milyar
  • Ek N-gram Embeddings: Yaklasik 51 milyar parametre

Dikkat cekici olan, Attention, Residual, Embedding ve Optimization katmanlarinin tamaminin mimari acidan yukseltilmis olmasi.

Egitim Maliyeti ve Performans

Ilk tanitim materyallerine gore Qwen3.8 Flash Next, Qwen3.7 Plus’in yaklasik 1/9’u kadar egitim maliyetiyle benzer seviyede bir performans sunuyor. Ayrica Coding ve Cowork senaryolarinda ek iyilestirmeler sagladigi belirtiliyor.

Bu verimlilik artisi, MoE mimarisinin yalnizca gerekli uzmanlari aktive etmesi sayesinde mumkun oluyor.

N-gram Embedding Stratejisi

Qwen ekibi, model kapasitesinin onemli bir kismini N-gram Embedding gibi dusuk hesaplama maliyetli yapilara tasiyor. Bu strateji, toplam parametre sayisini artirirken islem maliyetini dusuk tutmayi hedefliyor.

Toplam parametre artarken token basina aktif parametre sayisinin dusuk kalmasai uzun bagnlamli islemlerin daha ucuz hale gelmesi anlamina geliyor.

Resmi Model Karti Yayinlanmadi

125 milyar parametre, 6 milyar aktivasyon ve 51 milyar N-gram gibi spesifikasyonlar henuz resmi olarak dogrulanmadi. Model karti’nin onumuzdeki gunlerde tam olarak yayinlanmasi bekleniyor.

Qwen4 Geliyor

ModelScope’un duyurusundaki en net mesaj: Qwen4 yaklasiyor. Qwen3.8 Flash Next, bu gecisin ilk isareti olarak degerlendiriliyor.

Qwen3.8 Flash Next hakkinda daha fazla bilgi icin Qwen AI Model Gu ncellemeleri sayfamizi takip edebilirsiniz.

— Paylaş

Beğendiysen yay.

Yapay Zeka Sohbetlerinde
Sosyal Medyada

Tartışma

Bu habere emoji ile tepki ver

Hizli:

Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yapın!

Yapıcı ve saygılı yorumlar bekliyoruz. Topluluk kuralları