Qwen3.8-Flash-Next发布GGUF量化模型及Coder版本，随后更新LoRA微调方案

2026年9月29日，Qwen3.8-Flash-Next量化模型正式发布。该模型为稀疏MoE架构，拥有512个路由专家层，总参数达176.9B。本次发布提供4个GGUF量化版本，量化精度范围为2.40-3.50 bpw。同时推出Coder版本，该版本通过RCO（Rank-Constrained Optimization）技术剪枝50%专家，旨在优化代码生成任务的性能表现。10月9日，该模型出现后续更新：有开发者更新了"LoRA over GGUF"系列微调方案，可在40 GiB VRAM上无需CPU卸载即可训练Qwen3.8-Flash-Next，其中提到的模型配置为125B-A6B外加51B engram参数（与首次发布时176.9B总参数的表述存在差异）。

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1. 10月9日 11:54 · 1 篇报道
   LoRA over GGUF 训练方案可在 40G VRAM 训练 Qwen3.8-Flash-Next
   Reddit · r/LocalLLaMA：在 40 GiB VRAM 上 LoRA 微调 Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 方案更新
2. 9月29日 16:40 · 1 篇报道
   Qwen3.8-Flash-Next 发布 GSQ/RCO 量化 GGUF 模型，同时推出 50% 专家剪枝的 Code
   Reddit · r/LocalLLaMA：Qwen3.8-Flash-Next 发布 GSQ/RCO 量化 GGUF 模型，同时推出 50% 专家剪枝的 Coder 版本

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。