{"id":1171,"date":"2026-08-27T08:03:38","date_gmt":"2026-08-27T05:03:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/es\/?p=1171"},"modified":"2026-08-27T08:03:38","modified_gmt":"2026-08-27T05:03:38","slug":"pruebas-de-qwen3-8-flash-next-en-nvidia-gb300-nvl72","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/es\/technology\/pruebas-de-qwen3-8-flash-next-en-nvidia-gb300-nvl72\/","title":{"rendered":"Pruebas de Qwen3.8-Flash-Next en NVIDIA GB300 NVL72"},"content":{"rendered":"<p>Alibaba ha lanzado oficialmente los pesos del modelo <strong>Qwen3.8-Flash-Next<\/strong>, ofreciendo a los desarrolladores una vista previa anticipada y una herramienta de evaluaci\u00f3n para la pr\u00f3xima <strong>arquitectura Qwen4<\/strong>. Dise\u00f1ado para gestionar flujos de trabajo computacionales y generativos complejos, este modelo multimodal llega junto con configuraciones de prueba de hardware de gama alta, utilizando espec\u00edficamente la infraestructura <strong>NVIDIA GB300 NVL72<\/strong> adaptada para tareas avanzadas de programaci\u00f3n ag\u00e9ntica.<\/p>\n<h2>Avances arquitect\u00f3nicos y dise\u00f1o de mezcla de expertos<\/h2>\n<p>El modelo de vista previa reci\u00e9n presentado aprovecha una sofisticada arquitectura <strong>multimodal de mezcla de expertos (MoE)<\/strong> dise\u00f1ada para equilibrar el rendimiento bruto con la eficiencia de ejecuci\u00f3n. Al separar la escala total de par\u00e1metros del c\u00f3mputo activo por token, el modelo gestiona bucles de razonamiento exigentes sin imponer penalizaciones de latencia prohibitivas.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Escala principal del modelo:<\/strong> 125 mil millones de par\u00e1metros que forman el n\u00facleo fundamental.<\/li>\n<li><strong>Incrustaciones N-gram:<\/strong> 51 mil millones de par\u00e1metros adicionales dedicados a la eficiencia estructural.<\/li>\n<li><strong>Par\u00e1metros activos:<\/strong> Solo se activan 6 mil millones de par\u00e1metros por token durante la inferencia.<\/li>\n<li><strong>Ventana de contexto nativa:<\/strong> Una capacidad de contexto nativa masiva de 262.144 tokens.<\/li>\n<li><strong>Contexto extendido:<\/strong> Escalable hasta 1.000.000 de tokens para el an\u00e1lisis de repositorios de gran extensi\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Potenciando la programaci\u00f3n ag\u00e9ntica en NVIDIA GB300 NVL72<\/h2>\n<p>A medida que la automatizaci\u00f3n de la ingenier\u00eda de software avanza hacia flujos de trabajo ag\u00e9nticos aut\u00f3nomos, los grandes modelos de lenguaje deben procesar bases de c\u00f3digo completas, bibliotecas de documentaci\u00f3n y bucles de retroalimentaci\u00f3n de ejecuci\u00f3n simult\u00e1neamente. La combinaci\u00f3n de Qwen3.8-Flash-Next y la plataforma de vanguardia GB300 NVL72 de NVIDIA proporciona la memoria de gran ancho de banda y la potencia de procesamiento paralelo necesarias para mantener estas acciones de agentes de m\u00faltiples pasos sin problemas.<\/p>\n<p>Los desarrolladores e investigadores que deseen explorar las capacidades de la vista previa de la arquitectura Qwen4 pueden acceder a los pesos del modelo para evaluar el rendimiento en la generaci\u00f3n de c\u00f3digo, la correcci\u00f3n de errores y la navegaci\u00f3n aut\u00f3noma de software bajo cargas de trabajo pesadas.<\/p>\n<p><em>Fuente: <a href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/blog\/experiment-with-qwen3-8-flash-next-on-nvidia-gb300-nvl72-for-agentic-coding\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Art\u00edculo original<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Explora la vista previa de Qwen3.8-Flash-Next de Alibaba para programaci\u00f3n ag\u00e9ntica, evaluado en hardware NVIDIA GB300 NVL72 con gran contexto.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1170,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"googlesitekit_rrm_CAowrrDMDA:productID":"","tayfnews_source_url":"","footnotes":"","rank_math_focus_keyword":"Qwen3.8-Flash-Next, NVIDIA GB300 NVL72, arquitectura Qwen4, Hardware, Modelos de IA, Tecnolog\u00eda","rank_math_title":"Pruebas de Qwen3.8-Flash-Next en NVIDIA GB300 NVL72","rank_math_description":"Explora la vista previa de Qwen3.8-Flash-Next de Alibaba para programaci\u00f3n ag\u00e9ntica, evaluado en hardware NVIDIA GB300 NVL72 con gran contexto."},"categories":[2],"tags":[],"class_list":["post-1171","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-technology"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1171","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1171"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1171\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1172,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1171\/revisions\/1172"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1170"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1171"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1171"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1171"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}