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v0.34.4-rc0: mlx: speed up Qwen 3.8 prompt processing (#18550)
mlx: speed up Qwen 3.8 prompt processing Use MLX's gated-delta kernel for long scans and fold dense MLP global scales into SwiGLU. address comments
早报｜GPT-6 Sol发布，价格腰斩/特努斯：Siri AI不应代替人际关系/4999起，OPPO Find X10系列发布
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8月26日2026-08-26
Release: v5.16.0
Release v5.16.0 New Model additions Qwen4-Exp Qwen4-Exp builds on Qwen3.5's hybrid text and multimodal architecture with three key components: GatedResidual (GR), Qwen Sparse Attention (QSA), and Per-Layer Embedding (PLE). GR is a Qwen-developed residual architecture that combines Hyper-Connection with GatedNorm. It mixes multiple residual streams with fine-grained elementwise gating before each attention and Mixture-of-Experts (MoE) block, then controls how much of the block output is injected back into each stream. QSA uses multiple query heads to score compressed key blocks, selects the most relevant contiguous token blocks, and keeps the