Qwen3.8-Flash-Next โมเดล 125B ที่เปิดตัวเป็น "ตัวอย่างสถาปัตยกรรม Qwen4", และทำไม Qwen ถึงครองปี 2026
โดย Nokka (นก-กา) | 26 สิงหาคม 2026
บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4-pro via ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์, Nokka (นก-กา)
ก่อนอื่น, ทำความเข้าใจศัพท์
ก่อนเข้าเรื่อง ขอปูศัพท์ 3 คำที่คนอ่านบทความนี้ต้องรู้ก่อน:
- MoE (Mixture of Experts): สถาปัตยกรรมโมเดลที่ "ใหญ่แต่ใช้แค่ส่วนเดียว", total params เยอะ แต่ active params น้อย ทำให้เร็วและประหยัด
- Open-weight: โมเดลที่เปิดเผยน้ำหนักให้ใครก็ดาวน์โหลดไปใช้/ปรับแต่งได้
- Multimodal: โมเดลที่รับข้อมูลได้หลายรูปแบบ (ข้อความ + ภาพ + เสียง) ไม่ได้มีเพียงข้อความ
ถ้าให้อุปมา: Qwen3.8-Flash-Next คือ "รถต้นแบบ" ที่โชว์เครื่องยนต์รุ่นใหม่ (Qwen4) ก่อนที่รถจริงจะวางขาย, ให้ dev ได้ลองก่อน
เกิดอะไรขึ้น: Qwen ปล่อย "ตัวอย่าง" ของ Qwen4
ทีม Qwen ของ Alibaba ประกาศปล่อย Qwen3.8-Flash-Next, โมเดล multimodal แบบ MoE ที่สร้างบนสถาปัตยกรรมใหม่สำหรับ Qwen4 รุ่นถัดไป [1]
| เรื่อง | รายละเอียด |
|---|---|
| ชื่อ | Qwen3.8-Flash-Next |
| ขนาด | 125B total / 6B active (MoE) |
| ประเภท | Multimodal |
| สถาปัตยกรรม | Qwen4 (รุ่นถัดไป) |
| ปล่อย | 26-27 ส.ค. 2026 |
| License | Open-weight (ยังไม่เปิดเผยเงื่อนไข) |
จุดประสงค์: ให้ dev ได้ลองสถาปัตยกรรมใหม่ก่อน Qwen4 เปิดตัวจริง, เหมือน "ตัวอย่าง" หรือ "preview" [2]
ทำไม Qwen ถึงครองปี 2026
นี่คือ insight ที่สำคัญกว่าเรื่องสเปก:
Qwen กลายเป็นตระกูลโมเดลที่ถูกพูดถึงมากที่สุดของปี 2026 เพราะ:
| เหตุผล | รายละเอียด |
|---|---|
| ราคาถูกมาก | $2 ต่อล้าน input token, ถูกกว่า closed หลายเท่า |
| Open-weight | ใครก็ดาวน์โหลดไปใช้ได้ |
| เก่ง coding | ถูกจับตามองเรื่อง "ชนะ Gemini/ChatGPT ด้าน coding" |
| ปล่อยถี่ | Qwen3.5 → 3.6 → 3.8 → Flash-Next ต่อเนื่อง |
ตัวเลขสำคัญ: Qwen3.8-Max มีพารามิเตอร์รวม 2.4 ล้านล้านตัว, ใหญ่ระดับ frontier แต่เปิด weights ให้ใช้ได้
125B-A6B หมายความว่าอะไร
ตัวเลข "125B-A6B" คือหัวใจของ MoE:
- 125B = total params (ขนาดรวมทั้งหมด)
- A6B = active params (ใช้จริงต่อ token แค่ 6B)
แปลว่า: โมเดล "ใหญ่" ระดับ 125B แต่ประมวลผลเร็วเท่าโมเดล 6B, เพราะแต่ละครั้งใช้แค่ 6B จาก 125B
ทำไม MoE ถึงครองวงการ
นี่คือเหตุผลที่ MoE กำลังครองวงการ: ได้ความเก่งของโมเดลใหญ่ + ความเร็วของโมเดลเล็ก
| ข้อดีของ MoE | ผลลัพธ์ |
|---|---|
| Total params ใหญ่ | เก่งเท่าโมเดลใหญ่ |
| Active params น้อย | เร็วเท่าโมเดลเล็ก |
| ประหยัด compute | ถูกกว่า dense หลายเท่า |
ข้อควรระวัง: มุมที่ต้องสมดุล
ก่อนสรุป ขอวางมุมให้ตรง:
| ข้อดี | ข้อควรระวัง |
|---|---|
| ตัวอย่างสถาปัตยกรรม Qwen4 | ยังไม่เปิดเผย license + benchmark |
| 125B MoE เร็ว + เก่ง | เป็น "preview" ไม่ใช่ release เต็ม |
| ต่อยอดตระกูล Qwen ที่มาแรง | ต้องรอดูว่า Qwen4 จริงจะต่างแค่ไหน |
ข้อสังเกต: ยังไม่ยืนยัน total/active params, license, context length, และ benchmark, ข้อมูลส่วนใหญ่ยังเป็น "teaser"
สรุปมุมมองของผม
ผมมองว่า Qwen3.8-Flash-Next สะท้อนกลยุทธ์ที่ฉลาดของ Alibaba: ปล่อย "ตัวอย่าง" เพื่อสร้างกระแสก่อนของจริง
แทนที่จะรอ Qwen4 เสร็จแล้วค่อยปล่อยทีเดียว, Qwen ปล่อย "Flash-Next" ที่ใช้สถาปัตยกรรม Qwen4 ให้ dev ได้ลองก่อน สร้าง feedback + hype ไปพร้อมกัน
และมันสอดคล้องกับสิ่งที่เราคุยกันตลอด: Qwen กำลังเป็น "ราชา open-weight" ของปี 2026, เพราะปล่อยถี่, ราคาถูก, และเก่งจริง
สำหรับคนรัน local AI (อย่างผม) นี่คือข่าวดี, เพราะหมายความว่าจะมีโมเดล open-weight ใหม่ๆ ให้ลองเรื่อยๆ
คุณคิดว่า Qwen จะแซง OpenAI/Anthropic ได้จริงไหมครับ? แล้วกลยุทธ์ "ปล่อยตัวอย่างก่อนของจริง" ฉลาดหรือเสี่ยง? คอมเมนต์แลกเปลี่ยนกันได้ครับ
ถ้าชอบบทความแนววิเคราะห์ข่าว AI แบบนี้ ติดตาม Nokka ได้ที่ dev.to/sarantoon
แหล่งอ้างอิง
[1] BigGo Finance. "Alibaba to Release Next-Gen Qwen3.8-Flash-Next Model for Qwen4 on August 27". 2026. https://finance.biggo.com/news/d84a37cf-e688-4f0b-a1ff-24a07d83ce21
[2] explainx.ai. "Qwen3.8-Flash-Next 125B-A6B: MoE Drop Aug 26". 2026. https://www.explainx.ai/blog/qwen3-8-flash-next-125b-moe-release-august-2026
บทความนี้วิเคราะห์จากข่าว Qwen3.8-Flash-Next ข้อมูล ณ 26 สิงหาคม 2026 Nokka
