# Qwen3.8-Flash発表、Flash-Nextの重みが公開 設定ファイルは自ら「Qwen4」と名乗る
2026年8月26日、AlibabaのQwenがQwen3.8-Flashを発表しました。あわせてQwen3.8-Flash-Nextの重み（学習済みのパラメータのデータ）を公開しました。同社はFlash-Nextを「Qwen4のアーキテクチャの早期プレビュー」と位置づけています。当サイトは同じ8月26日に、公開予定を伝える予告記事（Qwen3.8-Flash-Nextを8月27日公開へ、Qwen4アーキテクチャのMoE）を出しました。本記事はその続報です。予告の時点では、公開は日本時間8月27日0時とされていました。
まず規模が公表されました。同社の投稿によると、パラメータ数は125Bで、これに51BのN-gram埋め込みが加わります。N-gram埋め込みは、連続する単語や記号のまとまりを数値のベクトルに置き換える仕組みです。そして1トークンあたりに実際に働くのは6Bだけだとしています。同社はこの点を「比類のない費用対効果」と表現しています。
ここは経緯を書いておきます。予告の時点で、この数字は公表されていませんでした。一部の解説サイトは「125B-A6B」という数字を挙げていました。しかし当サイトは、ModelScopeにもHugging Faceにも根拠が見つからないとして、8月26日の記事にこの数字を書きませんでした。今回、同社自身の発表で125Bと6Bが示された形です。
もう一つの芯は、公開されたリポジトリの設定ファイルです。Hugging FaceのリポジトリをAPIで確認すると、architecturesの値はQwen4ExpForConditionalGeneration、model_typeの値はqwen4_expとなっています。つまり設定ファイルの中で、このモデルが自らQwen4と名乗っています。名前はQwen3.8-Flash-Nextですが、中身の記述はQwen4を指しているという状態です。今回の発表のうち、外から確かめられる部分としてはここがもっとも直接的です。
同じリポジトリのpipelineはimage-text-to-textと表示されています。これは画像と文章を入力して文章を出す種類、という意味です。マルチモーダル、つまり画像と文章の両方を扱うモデルであることの裏づけになります。一方でlicenseの表示はotherだけです。具体的にどの条件で使えるのかは、この表示からは分かりません。リポジトリの作成日は2026年8月24日で、確認時点のダウンロード数は2,551でした。
アーキテクチャについて、同社は4つの要素を挙げています。GDNとQSAを組み合わせたハイブリッドアテンション、Gated Residual、N-gram Embedding、そしてMuonオプティマイザです。オプティマイザは学習の際にパラメータを更新する手順のことです。同社はこれらを、Qwen4で使うアーキテクチャの前身（precursor）だとしています。扱える文脈長はネイティブで262Kトークンです。YaRNという拡張手法を使えば1Mまで伸ばせるとしています。
費用については、Qwen3.7-Plusの9分の1の費用で学習したとしています。そのうえでQwen3.7-Plusを全面的に上回るとし、とくにコーディングとオフィス業務で伸びたとしています。公表されたベンチマークのスコアは5つです。DeepSWE 1.1が58.7、SWE-bench Proが62.5、CoWorkBenchが73.9、AndroidWorldが84.5、MathVision（CI付き）が95.7です。いずれも同社の公表値であり、第三者が測り直した数字ではありません。比較対象の詳細や測定条件も、投稿には書かれていません。
ここで名前の似た2つを分けて整理します。Qwen3.8-Flashは製品版で、QwenCloudのAPI経由で提供されるものです。価格が示されているのはこちらです。同社によると、2026年8月26日の発表時点で、入力が100万トークンあたり0.16ドル、出力が100万トークンあたり0.47ドルです。提供開始は「まもなく（soon）」とされています。一方、重みが公開されたのはQwen3.8-Flash-Nextのほうです。価格の話とダウンロードできるモデルは別物なので、混同しないようご注意ください。公開場所はHugging FaceとModelScope、加えて技術レポート（GitHubのPDF）と公式ブログが案内されています。
最後に、今回公表されていないことを並べます。ライセンスの具体的な中身は分かりません。Hugging Faceの表示はotherだけです。ベンチマークの比較対象と測定条件の詳細も示されていません。製品版の提供開始日は「まもなく」とだけ書かれています。学習に使ったデータの内容も公表されていません。1秒あたり何トークン生成できるかという実際の速度も示されていません。価格と日程は変わる可能性があります。導入を検討する場合は、上記の公式Xの投稿とHugging Faceのリポジトリで最新の記載をご確認ください。
なお当サイトでは、公開モデルや実行環境についての記事も出しています。Ornith-1.5が公開、9B・35B・397Bの3種をMITライセンスで配布、FreeToken、手元のPCでMoEモデルを動かす実行系をarXivで公開、ArduinoがボードでLLMを動かせる新製品「VENTUNO Q」を発表、NVIDIA、推論を文脈処理とトークン生成に分担する「Groq 3 LPX」の量産開始を発表もあわせてご覧ください。
