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英伟达RTX Spark全球开售，128GB版本开售数分钟即售罄；作者使用售价37999元的华硕ProArt创16本地运行Qwen3.8-27B等模型，实现免API费用的多种AI任务并获得“Token自由”体验。
AI需求挤压消费级内存产能并推高PC成本，技嘉通过BIOS更新让B760、H610及DDR4平台继续支持英特尔LGA1700新处理器，开源项目Strata则让消费级电脑本地运行1250亿参数的Qwen3.8-Flash-Next成为可能。
VA-Bench测试12个主要多模态模型发现，Qwen3.8-max、Opus-5和GPT-5.6-sol虽在目标识别与定位上达100%、操作语义理解达99.6%—100%，完整任务成功率却仅为53.93%、52.86%和51.55%，暴露大模型从空间理解到执行与修正的断层。
作者用 Qoder 搭配 Qwen3.8-Flash 模型调用开源工具 capcut-cli，在剪映 5.9 中自动完成口播视频的字幕识别、贴字和音效添加，生成可继续手动修改的分轨草稿。
千问把全模态Agent的使用成本，直接砍掉了90%！
原生全模态模型Qwen3.8-Omni-Flash正式上线千问AI平台，支持文本、图像、音频、视频输入及1M长上下文，在30项评测中平均得分较上一代Qwen3.5-Omni-Plus提升超26%，在音视频Agent、剪辑、创作等场景效果显著，API每小时音频输入价格降幅超98%。
杭州自9月20日起向35家市级大学生创业园每人发放一张含1万积分的千问办公token卡，这是千问办公接入Qwen3.8-Max一个月后杭州首次将算力帮扶平铺到个人，标志着其AI产业思路从支持做模型的企业转变为支持用模型的人。
Perplexity推出本地优先智能体Portable Computer，通过专为端侧模型设计的Harness配合Qwen3.8-27B实现近零成本的本地推理，并在多项基准测试中超越Hermes和Pi等开源通用框架。
就在刚刚，阿里交出了一份让人满意的答卷：发布了 Qwen3.8-Flash，同步开源 Qwen3.8-Flash-Next（两者为同一模型，前者是 API 版本名称，后者是开源版本的正式名称）。它的成绩相当亮眼。在智能体编程基准 DeepSWE 1.1 上，它拿到 58.7 分，而参数规模是它三倍的前代 Qwen3.7-Plus 只有 16.5 分；
Claude Opus 4.6的轻量平替，只需要 27B 参数，你信吗？最近发布的Qwen3.8-27B，就顶着这样的评价火遍了开源社区。上线两天，下载量突破100万次，登顶Hugging Face全球大模型趋势榜。