Qwen团队即将发布下一代模型Qwen3-Next，采用创新的混合注意力架构和高达1:50的高稀疏MoE技术。首款模型Qwen3-Next-80B-A3B虽总参数800亿，但仅激活30亿，性能超越Qwen3-32B且训练成本不到十分之一。得益于多标记预测（MTP）等优化，其在长上下文场景下推理吞吐量提升超10倍。目前，Transformers、vLLM、SGLang等主流框架已完成代码合并支持。
原文链接：Linux.do
Qwen3-Next新架构发布：混合注意力+超稀疏MoE，推理提速10倍
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最新评论
这篇文章写得太实用了！按照步骤一步步来，真的能从小白搭建起一个仿小红书的小程序。Cursor的AI补全功能确实大大提高了开发效率，感谢分享！
对比得很清晰。个人觉得如果只是日常聊天和简单任务，Claude 4.5的性价比更高；但如果是复杂的编程任务，GPT-5.2还是更稳定一些。希望能看到更多关于具体使用场景的对比。
开源项目的安全确实容易被忽视。这个案例提醒我们，即使是小功能也要做好权限校验。建议作者可以补充一下修复后的代码实现，让读者更清楚如何防范此类问题。
这个案例太典型了。配置错误导致的故障往往最难排查，因为看起来一切都正常。我们在生产环境也遇到过类似问题，后来引入了配置审查机制才好转。建议大家都重视配置管理！
很棒的漏洞分析！这种小号入侵的问题确实很容易被忽略。建议项目方可以增加一些风控规则，比如检测同一IP的多次注册行为。感谢分享这个案例！
FreeBSD的jail机制确实很强大，能把服务隔离得很干净。不过配置起来确实有点复杂，这篇文章把步骤写得很详细，准备按照教程试试！
实测下来确实如文章所说，规划能力有提升但偶尔会抽风。天气卡片那个案例很有意思，说明模型在理解上下文时还是会踩坑。希望后续版本能更稳定一些。
论文筛选真的是科研人员的痛点，每天arxiv上那么多新论文，手动看根本看不过来。这个工具如果能准确筛选出相关论文，能节省不少时间。感谢开源！