Famille Qwen · 125B paramètres

Qwen3.8 Flash Next 125B-A6B

Qwen3.8 Flash Next : MoE multimodal 125B/6B actifs, 256k contexte, ~72 Go VRAM Q4. Vision, code et chat rapides en self-hosted.

🇨🇳 Qwen·Licence Autre (open weights)·Contexte 250k tokens·Sortie 2026-08-24← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • MoE 125B/6B actifs : débit élevé pour sa taille
  • Contexte natif 256k
  • Multimodal (vision, code, chat)
  • Tient sur un GPU 80 Go en Q4 (~72 Go)
Limites à connaître
  • Reste une classe serveur (~72 Go VRAM Q4)
  • Licence « other » — vérifier les conditions d'usage
  • Poids récents : écosystème quantifié encore jeune
Architecture
MoE multimodal · 125B paramètres totaux / 6B actifs par token · 256k contexte
Entraînement
Modèle Flash Next de la famille Qwen3.8, architecture Mixture-of-Experts multimodale (vision + texte). Licence « other » (open weights).
Idéal pour
Chat & code multimodalContexte long 256kServeur mono-GPU 80 Go

02Mémoire requise

VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.

Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
72 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
89 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
134 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
250 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 162 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel GPU pour faire tourner Qwen3.8 Flash Next 125B-A6B ?

Pour exécuter Qwen3.8 Flash Next 125B-A6B en local en quantification Q4, il faut environ 72 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un Mac Studio (64 Go de mémoire unifiée).

Où acheter le Mac Studio
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03Vitesse attendue

Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.

Entrée de gamme
~32t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~50t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~75t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Installer

Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.

$ollama pull qwen3.8-flash-next
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.