Команда Qwen (Alibaba) представила Qwen3.8-Flash — мультимодальную MoEi-модель, а также открыла веса Qwen3.8-Flash-Next, ранней версии архитектуры, которую компания исследует для будущей Qwen4. Модель насчитывает 125B параметров плюс 51B «N-gram»-эмбеддингов, но активирует на токен всего 6B — за счёт этого обучение обошлось примерно в 9 раз дешевле, чем у Qwen3.7-Plus.

По заявленным бенчмаркам модель обходит Qwen3.8-27B и DeepSeek-V4-Flash, а по данным Data Secrets — превосходит Claude Opus 4.6 Max на 8 из 9 тестов. Благодаря компактному числу активных параметров и поддержке GGUF-квантизации модель можно запускать локально на машинах с 128 ГБ памяти (DGX Spark, Mac Studio, Strix Halo), что делает её заметным событием для локального инференса топового уровня качества.

Полный разбор →

Криптобиржа Coinbase начала использовать китайские языковые модели GLM 5.2 и Kimi 2.7 для оптимизации внутренних процессов разработки. Генеральный директор компании Брайан Армстронг сообщил, что переход на данные нейросети позволил сократить расходы на токены в два раза по сравнению с решениями от OpenAI и Anthropic. Данное решение направлено на снижение операционных затрат при сохранении высокой интенсивности использования ИИ-инструментов.