Qwen3.8 Flash
8894°
Qwen | 1,000,000トークンコンテキスト | 入力$0.15/M、出力$0.47/M。Qwen3.8 FlashはAlibabaのQwenによるマルチモーダル推論モデルです。コーディング支援、エージェント的ワークフロー、視覚理解、ドキュメントおよびコードベース解析、デスクトップ操作、チャート分析、長時間動画解析に適しています。
このモデルのガイド
2026年10月のAIモデルの選び方：クローズドソースの最新情報とダウンロードすべきオープンウェイトモデル
用途別おすすめローカルLLM（2026年10月）：仕事に合ったオープンモデルを選ぼう
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オープンウェイト、オープンソース、API専用：実際に何ができるのか
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キャプテンのメモ
2026-10-13のメモ
Qwen3.8-FlashはAlibabaによるマルチモーダル推論モデルで、オープンウェイトかつ100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。そのアーキテクチャであるQwen Sparse Attention、Gated Residual、N-gram EmbeddingはQwen4の基盤として明確に位置付けられており、実験的プレビューであると同時に実用ツールでもあります。出力トークン1000あたり0.5セント未満の低コストで、視覚、動画、長文コンテキスト推論を必要とする開発者に適しています。
得意分野
- 大規模コードベースや長文ドキュメントに対応する100万トークンのコンテキストウィンドウ
- マルチモーダル対応：画像、チャート、動画、デスクトップ操作を処理
- Qwen4を見据えた新しいアーキテクチャプレビュー：QSAによる長文コンテキストの低遅延化
- Hugging Faceでオープンウェイト公開、vLLM、SGLang、Transformersと互換性あり
- 1250億パラメータ中60億のみを活性化し推論コストを抑制
注意点
- 実験的アーキテクチャプレビューとしてラベル付けされており、製品としての安定性は保証されていません。
- 1250億パラメータの総量はローカル展開に高い要求を課すが、60億活性化のみで推論は軽量。
- モデルカードにライセンス詳細が記載されていないため、商用利用前にHugging Faceリポジトリを確認してください。
試してみるプロンプト
失敗する非同期パイプラインのデバッグ
Pythonの非同期パイプラインで、キューからバッチ単位でレコードを処理しています。キューがバッチの途中で空になるとワーカーが時折デッドロックします。関連コードは以下です：
```python
async def worker(queue, results):
while True:
batch = []
for _ in range(BATCH_SIZE):
item = await queue.get()
batch.append(item)
results.extend(process(batch))
```
なぜデッドロックが起きるのか説明し、空のキューに対応できるようにワーカーを書き直してください。
チャート画像の分析
四半期のビジネスレポートからチャートを添付します。チャートの種類を特定し、示されている傾向を説明し、異常や転換点を指摘し、データに基づいてアナリストが尋ねるべきフォローアップ質問を一つ提案してください。
多段階リサーチエージェントの計画
企業に関するユーザーの質問を受けて、それをサブタスク（ウェブ検索、財務データ照会、センチメントチェック）に分解し、ツール呼び出しの順序を決定し、最終回答を統合する最小限のエージェントワークフローを設計してください。必要なツール、ステップ間の意思決定ロジック、人間の介入チェックポイントを追加する場所をリストアップしてください。
比較する
- Qwen3.7 FlashAPI専用モデル1,000,000トークンのコンテキスト · $0.03/M 入力、$0.13/M 出力
- Qwen3.8 Max (0902)API専用モデル1,000,000トークンのコンテキスト · $2.00/M 入力、$6.00/M 出力
- Qwen3.8 Omni FlashAPI専用モデル1,000,000トークンのコンテキスト · $0.15/M 入力、$0.47/M 出力
- Qwen3 VL 32B InstructAPI専用モデル131,072トークンのコンテキスト · $0.10/M 入力、$0.42/M 出力
qwenの他のテキストモデル
よくある質問
- Qwen3.8-Flashをローカルで実行できますか？
- はい。ウェイトはオープンで、Hugging FaceのQwen/Qwen3.8-Flash-Nextリポジトリに公開されており、Transformers、vLLM、SGLangと互換性があります。ただし総パラメータ数は1250億で、1回のフォワードで60億のみ活性化されるとはいえ、ローカル展開にはかなりのハードウェアが必要です。
- Qwen3.8-Flashの料金とコンテキスト制限は？
- Qwen Cloud API経由で、入力トークン100万あたり0.15ドル、出力トークン100万あたり0.47ドルで、管理サービスではデフォルトで100万トークンのコンテキストウィンドウが利用可能です。
- Qwen3.8-Flashは他のQwen3モデルとどう違いますか？
- 新しいアーキテクチャ（Qwen Sparse Attention、Gated Residualストリーム、N-gram Embedding）を採用しており、AlibabaはこれをQwen4の基盤と位置付けています。従来のQwen3リリースで使われていた標準トランスフォーマースタックとは異なり、実験的プレビューであり完全に成熟した製品モデルではありません。
キャプテンの評価低価格ながら真に新しいアーキテクチャを備えていますが、安定した製品選択というよりはQwen4の早期プレビューとして扱うべきです。
Hugging Faceのモデルカード
キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #37 Hottest Text / LLM model · #37 Hottest Text / LLM text model
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Qwen3.8 Flash の人気トレンド
26 Aug 2026以降のヒートスコア
ヒートスコア
8,894°
今週
▲
37.8%
8,851° 当時、8,894° 今
今月
▲
529%
8,651° 当時、8,894° 今
過去1年
n/a
まだリリース/追跡されていません
7,000°
基準値
スケールは0°から9,999°までです。7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、リストを完全に保つために仮の数値が割り当てられています。7,000°が実際のデータが始まる地点で、実データがほとんどないモデルはここに位置し、それより上の度数が測定値です。基準値自体はモデルについて何も示さず、上の度数だけがモデル間の違いを示します。
+1,597°
OpenRouterトークン
このモデルは過去30日間にOpenRouter経由で2,098,089,404,683トークンを処理しました。プロンプトと回答の合計です。10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントし、合計209,808です。最終日のトークンは採用率に加算されます。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。
+297°
普及率
ソースの2回の読み取り間で測定された1日あたり約9,165回のダウンロードです。生涯平均からの推測ではありません。速度はダウンロード項目の4分の1の重みで、新しい急増を示しつつ、1日の急激な増加が何年もの使用を上回らないようにしています。
詳細な内訳を表示
このサイトのすべての数字は確認できます。このモデルのヒートスコアは8,894°で、ここでは一つずつ要素を積み上げていき、各段階の合計を示しています：基準値、各ソースが加える度数、モデルの種類によるボーナス、そして重みの年齢による減算。色は上のチャートの帯を表しています。最後の用語集で全ての用語を定義しています。
- 1基準値から始めます。なぜ7,000°でゼロではないのか：スケールは0°から9,999°までで、7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、仮の数値が割り当てられてリストを完全に保ち、データのあるモデルより上位にならないようにしています。7,000°が実際のデータが始まる地点です。実データがほとんどないモデルはここに位置し、それ以降が測定値で、基準値の上には10段階の10倍増が300°ずつあります。基準値はすべてのモデルで同じなので、何も決めません。違いを決めるのはその上の度数です。7,000°累計合計
- 2ダウンロード数を加算します。合計でOpenRouterトークンから209,808のダウンロード相当数。ダウンロード数が10倍になると同じ300°が加算されるので、サイズは重要ですがスコアを独占することはありません。+1,597°8,597°累計合計
- 3普及率を追加します。現在、2回の計測間で約9,165ダウンロード/日で、重みは4分の1です。+297°8,894°累計合計
- =ヒートスコア。このモデルがこのサイトのすべてのリストでどの位置にいるか。これ以外の調整はありません。8,894°
用語集：ここで使われている用語
- ヒートスコア
- モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
- フロア
- 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
- ダウンロード相当数
- スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
- 対数スケール
- 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
- いいね
- すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
- 普及率
- 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
- 測定済みと推定
- 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
- シーダー
- トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
- AI Horde
- 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
- 生成サイト
- PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
- OpenRouterトークン
- ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
- 完全モデル（チェックポイント）
- 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
- LoRAと埋め込み
- 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
- ファミリーと重み
- モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
- 年齢
- ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
- ファミリーブースト
- このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
- 代替スコア
- まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
- 新着！(猶予期間)
- 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
- トレンド
- ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
- 典型的なモデル
- カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。
このモデルの人気がカタログ全体と比べてどう動いたかを示してるよ。期間ごとのダウンロード数、いいね数、使用数の伸びを、同じ期間の普通のモデルの伸びと比べてる。熱スコアもその時点のものだよ。普通の伸びより上なら人気が上がってる、下なら下がってるってこと。過去のデータは今日の合計、モデルの初日、ダウンロード速度の2回の計測から再構成してる。期間の初めに存在しなかったモデルはn/aになるよ。
Qwen3.8 Flash は Text / LLM ファミリー向けのテキストモデルで、オープンソース AI 画像・動画・テキストモデルの読み取り専用カタログ ModelTrends.ai に掲載されています。他の Text / LLM モデルと比較し、ヒートスコアでトレンドを確認できます。
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