Bolehkah saya jalankan Qwen3.8 Omni Flash secara tempatan?

Tidak. Berat model tidak dikeluarkan secara awam, jadi model ini hanya melalui API dan tidak boleh dijalankan pada perkakasan anda sendiri.

Berapa kosnya dan berapa panjang konteksnya?

Harga adalah $0.15 setiap juta token input dan $0.47 setiap juta token output, dengan tetingkap konteks satu juta token.

Apa yang membezakan model ini daripada model Qwen lain?

Ia adalah model Qwen pertama Alibaba yang direka untuk penggunaan agen dan pertama yang menggabungkan pemahaman audio, video, dan visi asli dalam satu model, termasuk sokongan audio spatial.

Qwen3.8 Omni Flash

6314°

#llm #qwen #penglihatan #audio #video #penalaran

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

Qwen | konteks token 1,000,000 | $0.15/M input, $0.47/M output. Qwen3.8 Omni Flash adalah model penalaran omni-modal dari Alibaba, model Qwen pertama yang dibina dengan keupayaan agenik dan pemahaman audio-video asli. Ia sesuai untuk analisis dan rumusan audio-video, aliran kerja penyuntingan dan penghasilan video, dialog audio-video, pengaturcaraan, kerja pengetahuan, dan interaksi GUI, serta sangat kuat dalam tugasan multimedia bentuk panjang yang menggabungkan ucapan, bunyi, dan konteks visual. Ia juga menyokong pemahaman audio spatial dua saluran dan empat saluran.

Panduan untuk model ini

Cara memilih model AI pada Oktober 2026: berita sumber tertutup, kemudian berat terbuka yang patut dimuat turun

Berat terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya kamu dibenarkan lakukan

10 Alternatif ChatGPT Termurah pada 2026: model tempatan percuma, tahap percuma dan pelan kadar rata

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

Qwen3.8 Omni Flash adalah model Qwen pertama Alibaba yang dibina sekitar kerja agen, mengendalikan audio, video, dan visi secara asli bersama teks dan kod. Keupayaan utamanya adalah penalaran multimedia bentuk panjang: ia boleh memproses ucapan, bunyi persekitaran, dan konteks visual bersama dalam satu laluan, termasuk audio spatial dua dan empat saluran. Dengan kos kurang daripada setengah sen bagi setiap seribu token output, ia jauh di bawah harga hadapan, menjadikannya berbaloi dipertimbangkan untuk saluran volum tinggi.

Dikenali untuk

Audio, video, dan visi asli dalam satu model, tiada saluran berasingan diperlukan
Pemahaman audio spatial, termasuk format dua dan empat saluran
Reka bentuk agen terbina dalam, termasuk interaksi GUI
Tetingkap konteks satu juta token untuk tugasan multimedia panjang
Harga kompetitif jauh di bawah kebanyakan pesaing omni-modal

Berhati-hati dengan

Berat model tidak awam; anda menyewa akses melalui API, tiada pilihan tempatan.
Kelebihan omni-modal boleh membawa kompromi: sahkan kualiti pada modaliti khusus anda sebelum mengikat saluran.
Alibaba tidak menerbitkan perbandingan penanda aras terperinci untuk model ini.

Terbaik untuk

Ejen dan penggunaan alat

Arahan untuk cuba

Analisis fail video

Lampirkan klip video pendek. Terangkan apa yang berlaku secara visual, kenal pasti sebarang ucapan atau bunyi penting, dan ringkaskan maklumat utama dalam tiga titik peluru. Catat sebarang saat di mana audio dan visual menceritakan kisah berbeza.

Pelan automasi GUI

Saya perlu mengautomasikan tugas berulang dalam aplikasi desktop: membuka fail CSV dalam hamparan, menapis baris di mana lajur C lebih besar daripada 100, menyalin hasil ke helaian baru, dan menyimpannya. Tulis pelan langkah demi langkah yang boleh diikuti agen, termasuk elemen UI yang perlu disasarkan pada setiap langkah.

Adegan audio spatial

Lampirkan fail audio yang dirakam dengan pelbagai saluran. Kenal pasti bilangan sumber bunyi berbeza, terangkan di mana setiap satu kelihatan ditempatkan relatif kepada pendengar, dan catat sebarang perubahan posisi dari masa ke masa.

Bandingkan dengan

Qwen3.8 Flash
Model berat terbuka
konteks 1,000,000 token · Input $0.15/M, output $0.47/M
Qwen3.8 27B
Model berat terbuka
konteks 1,000,000 token · Input $0.24/M, output $2.20/M
Qwen3.6 35B A3B
Model berat terbuka
konteks 262,144 token · Input $0.15/M, output $1.00/M
Qwen3.5-9B
Model berat terbuka
konteks 262,144 token · Input $0.10/M, output $0.15/M

Lebih banyak model teks dari qwen

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya jalankan Qwen3.8 Omni Flash secara tempatan?: Tidak. Berat model tidak dikeluarkan secara awam, jadi model ini hanya melalui API dan tidak boleh dijalankan pada perkakasan anda sendiri.
Berapa kosnya dan berapa panjang konteksnya?: Harga adalah $0.15 setiap juta token input dan $0.47 setiap juta token output, dengan tetingkap konteks satu juta token.
Apa yang membezakan model ini daripada model Qwen lain?: Ia adalah model Qwen pertama Alibaba yang direka untuk penggunaan agen dan pertama yang menggabungkan pemahaman audio, video, dan visi asli dalam satu model, termasuk sokongan audio spatial.

Keputusan Kapten
Model omni-modal yang benar-benar berupaya pada harga yang menjadikan saluran audio-video volum tinggi boleh dilaksanakan, cuma terhad oleh kunci berat tertutup.

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh berubah.

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.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #94 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dijumlahkan

Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Model serupa

Qwen3.5 35B A3B

TEXT / LLM

Qwen3 235B A22B Thinking 2507

TEXT / LLM

Qwen3 30B A3B Instruct 2507

TEXT / LLM

Aion 3.0

TEXT / LLM

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

Qwen3.8 Omni Flash ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm qwen penglihatan audio video penalaran ejen konteks panjang

Layari mengikut keluarga model