DeepSeek竟然也遭遇斩杀线 | Qwen3.8-Flash Next | GLM-5.3-Flash | 大模型价格战 | 智谱 | 千问 | MoE架构 | 稀疏注意力 | Qwen4架构

摘要

拆解阿里 Qwen3.8-Flash 與智譜 GLM-5.3-Flash 如何在 DeepSeek 漲價後，透過混合注意力、門控殘差及 N-gram 嵌入等架構創新大幅降低訓練與推理成本。觀眾能了解模型如何將啟用參數降至三分之一卻保持高效能，以及價格戰如何從補貼轉向架構效率。

This video analyzes how Qwen and GLM models use architectural innovations to slash costs in the current AI price war.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• Qwen 與 GLM 透過混合注意力與門控殘差架構大幅降低計算成本。
• N-gram 嵌入技術讓模型在不增加運算量的情況下增加參數容量。
• 智譜首次以國產晶片叢集服務，端到端效能提升三倍。

章節

依話題轉折切分，標題由 AI 產生

1. 00:00DeepSeek 自身遭遇價格殺傷線
2. 02:32Qwen 與 GLM 同時推出 Flash 版
3. 06:44Qwen3.8 以極低啟用參數降本
4. 11:39GLM-5.3 用更少資源超越前代
5. 15:39推理成本下降引爆產業新輪動

提到的工具與公司

• Qwen3.8-Flash
• GLM-5.3-Flash
• DeepSeek-V4-Flash
• GDN
• QSA
• Muon
• vLLM

適合誰看

關注大模型架構演進、推理成本最佳化或 AI 價格戰趨勢的開發者與技術決策者。

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