Qwen 開發者近期澄清，用戶無需特別等待特定的 35B-A3B 模型。此說法引發外界對其他混合專家（MoE）架構的猜測，例如 44B-A4B 或 30B-A3B 等配置。這項澄清暗示 Qwen 的發布策略或參數數量可能有所調整，對於追蹤高效模型架構的開源 AI 社群而言具有重要意義。

事件背景

混合專家（MoE）是一種將大型模型拆分為多個小型專家子網路的架構。路由器僅選擇少數專家來處理每個輸入 token，使模型擁有龐大的總參數數，同時保持較低的推論成本。先前討論的 Qwen3.5-35B-A3B 即為此類模型，儲存數十億總參數，但每個 token 僅激活少量參數（例如 3B），在效能與運算效率之間取得平衡。

社群觀察

社群成員對免費且世界領先的大型語言模型感到迫不及待，其他人則猜測開發者可能正在準備不同的配置，例如 44B-A4B 甚至是 27B-A27B 模型。