【wwww.milan.com科技消息】8月27日，千问AI平台上线Qr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en3.8-Flash模型，在编程、Agent等真实任务中达到极致性价比，最新价格为：输入每百万Tokens 0.8元，输出每百万Tokens 2.7元，缓存命中每百万Tokens 0.1元。

　　据wwww.milan.com科技了解，Qr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en3.8-Flash是一个多模态混合专家（MoE）模型，采用了下一代（Next）模型架构，千亿总参数仅激活60亿（6B），创下模型效率的全球新基准。

　　该模型采用了与此前所有千问大模型完全不同的全新架构：

　　在注意力方面，引入独特的QSA（Qr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en Sparse Attention）机制，形成与GDN高效融合的混合注意力架构，可显著降低计算开销，在高缓存命中的1M Tokens长上下文实际场景中可提速8倍以上，又准又快；

　　在模型内部分层通信方面，引入自研的Gated Residual方法，将传统Transformer的1条信息主通道拆分并拓展为4条，让模型可根据需求动态决定读写信息，信息传递更高效，训练也更稳定；

　　在模型参数扩展方面，引入51B的N-gram Embedding参数，为模型Transformer参数提供更高效的查表寻址，在每次token计算时无需参与，以极少的资源消耗“外挂”了一个大规模的 “记忆指南手册”，模型参数扩展效率更高；

　　在模型调参方面，模型结构和后期优化协同进行，收敛效率和训练吞吐大幅提升。

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