AgentionAI выпустила Qwen3.8-Flash-Next Gyro-Coder для локальной работы с кодом
2026-10-21 AgentionAI опубликовала Qwen3.8-Flash-Next Gyro-Coder — экспериментальную версию Qwen3.8-Flash-Next для задач программирования. Разработчик сохранил в каждом слое 256 из 512 экспертов базовой модели и подготовил два сжатых варианта: на 19,92 GiB и 27,54 GiB видеопамяти. Модель доступна в формате GGUF; заявленный размер — 117B параметров.
Файлы распространяются по лицензии qwen-community-1.0 и предназначены для развертывания у себя. Вариант Gyro-Coder рассчитан на видеокарты с 24 GB памяти, Gyro-Coder-L — с 32 GB; для контекста 64K первому требуется около 21,1 GiB. Стандартная сборка llama.cpp эти файлы пока не загружает: нужна сборка AgentionAI, а поддержка Strata заявлена на будущее. API у поставщиков отсутствует, поэтому цены за 1M токенов нет.
Релиз может быть полезен командам, которым нужен локальный помощник для написания, исправления и переработки кода без передачи материалов внешнему API. Сами файлы доступны бесплатно, то есть стоимость лицензии составляет примерно 0 рублей, но оборудование и эксплуатация оплачиваются отдельно. Риск — экспериментальный формат и снижение качества вне программирования; перед внедрением стоит проверить модель на собственных репозиториях и не рассчитывать на совместимость с обычными инструментами. По данным вендора, Gyro-Coder прошла 13 из 16 внутренних заданий, а Gyro-Coder-L — 15 из 16; независимых замеров пока нет.
AgentionAI предупреждает, что формат, вычислительные компоненты и опубликованные файлы могут измениться. Будем отслеживать поддержку в стандартных средствах запуска, независимые тесты качества кода и появление стабильной версии.
Что за модель: Qwen3.8-Flash-Next
Alibaba Qwen выпустила Qwen3.8-Flash-Next 2026-08-24 как экспериментальную открытую модель с поддержкой текста, программного кода, изображений и видео. Модель содержит 125 млрд параметров и задействует 6 млрд при обработке запроса; отдельно заявлены 51 млрд параметров n-gram embeddings и 4 млрд параметров MTP. Базовый контекст составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 млн токенов. Архитектура объединяет Gated DeltaNet, Qwen Sparse Attention и 512 экспертов, из которых на каждом шаге работают 10 маршрутизируемых и один общий. Все опубликованные результаты тестов предоставлены вендором, независимых замеров пока нет.
Что это значит для бизнеса
Модель подходит компаниям, которым нужны обработка документов, программного кода и визуальных материалов с возможностью развернуть систему у себя. Основное преимущество — только 6 млрд активных параметров при общей емкости 125 млрд, что потенциально снижает вычислительные расходы по сравнению с полностью активными моделями сопоставимого размера. Риск — экспериментальный статус архитектуры и отсутствие независимых измерений скорости, качества и требований к оборудованию; перед внедрением следует провести проверку на собственных данных и рассчитать стоимость инфраструктуры. Цена официального API в USD за 1M токенов для этой версии не опубликована.
Хроника Qwen3.8-Flash-Next
Qwen3.8-Flash-Next вышла с открытыми весами
Qwen опубликовала веса Qwen3.8-Flash-Next на Hugging Face и ModelScope 2026-08-27. Это экспериментальная мультимодальная MoE-модель на 125 млрд параметров, из которых при работе задействуются 6 млрд; собственный контекст составляет 262 144 токена с заявленной возможностью расширения до 1 млн. По данным Qwen, модель набрала 62,5 на SWE-bench Pro и 58,7 на DeepSWE 1.1, однако независимых замеров пока нет. Веса распространяются по Qwen Community License 1.0.
Qwen3.8-Flash-Next вышла с открытыми весами и архитектурой Qwen4
Alibaba Qwen выпустила открытые веса Qwen3.8-Flash-Next 2026-08-26. Модель сочетает основную часть на 125B параметров и N-gram embeddings на 51B, при работе активируются 6B параметров на токен. Нативный контекст составляет 262 144 токена, расширение до 1M доступно через YaRN. Все показатели производительности опубликованы вендором, независимых замеров пока нет.
Qwen3.8-Flash-Next стала доступна с открытыми весами
Alibaba Qwen опубликовала веса Qwen3.8-Flash-Next на Hugging Face 2026-08-26. Репозиторий содержит модель объёмом 180B параметров и лицензию Qwen Community License 1.0. Модель работает с текстом, кодом и изображениями; заявлена поддержка Transformers, vLLM и SGLang. Это экспериментальная версия архитектуры, которую Qwen связывает с будущей линейкой Qwen4; независимых замеров скорости и качества пока нет.
Alibaba Qwen выпустила открытую модель Qwen3.8-Flash-Next
Alibaba Qwen опубликовала веса Qwen3.8-Flash-Next — экспериментальной модели с 125 млрд параметров, из которых 6 млрд задействуются при обработке запроса. Модель работает с текстом, программным кодом, изображениями и видео, а базовый контекст составляет 262 144 токена. По данным вендора, архитектура станет основой будущего семейства Qwen4; независимых замеров производительности пока нет.