Qwen3.8 Flash
8894°
Patakbuhin ang modelong ito
Alok / Ads
Qwen | 1,000,000 token context | $0.15/M input, $0.47/M output. Ang Qwen3.8 Flash ay isang multimodal reasoning model mula sa Alibaba. Ito ay angkop para sa coding assistance, agentic workflows, visual understanding, pagsusuri ng dokumento at codebase, desktop interaction, pagsusuri ng chart, at pagsusuri ng mahabang video.
Mga gabay para sa model na ito
Paano pumili ng AI model sa Oktubre 2026: ang balita sa closed source, tapos ang open weights na sulit i-download
Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho
Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?
Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin
Paano Mag-install ng Ollama at Magpatakbo ng Lokal na AI (Windows, Mac, Linux)
Mga tala ng Kapitan
Mga tala mula sa 2026-10-13
Ang Qwen3.8-Flash ay isang multimodal reasoning model mula sa Alibaba na may bukas na mga timbang at isang milyong-token na context window. Ang arkitektura nito—Qwen Sparse Attention, Gated Residual, at N-gram Embedding—ay tahasang inilalagay bilang pundasyon para sa Qwen4, kaya ito ay isang eksperimentong preview pati na rin isang production tool. Sa halagang mas mababa sa kalahating sentimo kada libong output tokens, ito ay angkop para sa mga developer na nangangailangan ng vision, video, at long-context reasoning nang hindi malaki ang gastos sa API.
Kilalang-kilala sa
- Isang milyong-token na context window para sa malalaking codebase at mahahabang dokumento
- Multimodal: kayang magproseso ng mga larawan, tsart, video, at desktop interaction
- Bagong arkitektura na nagpapakita ng Qwen4: mas mababang latency sa long-context gamit ang QSA
- Bukas na mga timbang sa Hugging Face, compatible sa vLLM, SGLang, at Transformers
- 125B kabuuang parameters ngunit 6B lang ang activated, kaya mababa ang gastos sa inference
Mag-ingat sa
- Itinuring bilang isang eksperimentong arkitektura; hindi garantisadong matatag para sa production.
- Ang 125B kabuuang timbang ay nangangailangan ng mataas na hardware kahit na 6B lang ang activated.
- Hindi detalyado ang mga termino ng lisensya sa model card; suriin ang Hugging Face repo bago gamitin sa komersyo.
Pinakamainam para sa
Mga prompt na subukan
I-debug ang isang async pipeline na nagkakaroon ng error
Mayroon akong Python async pipeline na nagpoproseso ng mga batch ng records mula sa queue. Paminsan-minsan ay nagkakaroon ng deadlock ang mga worker kapag naubos ang queue sa gitna ng batch. Narito ang kaugnay na code:
```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))
```
Ipaliwanag kung bakit nangyayari ang deadlock at isulat muli ang worker para maayos nitong hawakan ang empty queue.
Suriin ang isang larawan ng tsart
Nag-attach ako ng tsart mula sa isang quarterly business report. Tukuyin ang uri ng tsart, ilarawan ang trend na ipinapakita, ituro ang anumang anomalya o inflection points, at magmungkahi ng isang follow-up na tanong na dapat itanong ng analyst base sa ipinakita ng data.
Planuhin ang isang multi-step research agent
Disenyo ng isang minimal agentic workflow na tumatanggap ng tanong ng user tungkol sa isang kumpanya, hinahati ito sa mga sub-task (web search, financial data lookup, sentiment check), nagpapasya sa pagkakasunod-sunod ng mga tawag sa tool, at nagsasama-sama ng panghuling sagot. Ilahad ang mga kinakailangang tool, ang lohika ng desisyon sa pagitan ng mga hakbang, at kung saan mo ilalagay ang human-in-the-loop checkpoint.
Ihambing sa
- Qwen3.7 FlashModelong API lang1,000,000 token na konteksto · $0.03/M input, $0.13/M output
- Qwen3.8 Max (0902)Modelong API lang1,000,000 token na konteksto · $2.00/M input, $6.00/M output
- Qwen3.8 Omni FlashModelong API lang1,000,000 token na konteksto · $0.15/M input, $0.47/M output
- Qwen3 VL 32B InstructModelong API lang131,072 token na konteksto · $0.10/M input, $0.42/M output
Higit pang mga text model mula sa qwen
Mga tanong na madalas itanong
- Maaari ko bang patakbuhin ang Qwen3.8-Flash nang lokal?
- Oo, bukas ang mga timbang at inilathala sa Hugging Face sa repository na Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, compatible sa Transformers, vLLM, at SGLang. Tandaan na ang kabuuang bilang ng parameters ay 125B, kaya nangangailangan ng malakas na hardware ang lokal na deployment kahit na 6B lang ang activated kada forward pass.
- Magkano ang halaga ng Qwen3.8-Flash at gaano kahaba ang context?
- Sa pamamagitan ng Qwen Cloud API, ang presyo ay $0.15 kada milyong input tokens at $0.47 kada milyong output tokens, na may isang milyong-token na context window na default sa managed service.
- Paano naiiba ang Qwen3.8-Flash sa ibang Qwen3 models?
- Gumagamit ito ng bagong arkitektura—Qwen Sparse Attention, Gated Residual streams, at N-gram Embedding—na inilarawan ng Alibaba bilang pundasyon para sa Qwen4, sa halip na ang karaniwang transformer stack na ginamit sa mga naunang Qwen3 releases. Ang kapalit nito ay isang eksperimentong preview ito, hindi isang ganap na matatag na production model.
Hatol ng KapitanIsang tunay na bagong arkitektura sa mababang presyo, ngunit ituring itong maagang sulyap sa Qwen4 kaysa isang ganap na production choice.
Model card sa Hugging Face
Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.
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
Not this creator?
Get your own badge
Trend ng kasikatan ng Qwen3.8 Flash
Heat score mula 26 Aug 2026
Iskor ng init
8,894°
Ngayong linggo
▲
37.8%
8,851° noon, 8,894° ngayon
Ngayong buwan
▲
529%
8,651° noon, 8,894° ngayon
Nakaraang taon
n/a
Hindi pa nailalabas/natatrack
7,000°
Floor
Ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°. Lahat ng nasa ibaba ng 7,000° ay para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos: ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nasa floor, at ang mga sukat ay pumupuno sa mga degree sa itaas nito. Ang floor ay hindi nagsasabi ng anuman tungkol sa modelo; ang mga degree sa itaas nito ang nagkakaiba-iba at siyang naghihiwalay ng mga modelo.
+1,597°
OpenRouter tokens
2,098,089,404,683 tokens ang naproseso ng modelong ito sa pamamagitan ng OpenRouter sa nakaraang 30 araw, kasama ang mga prompt at sagot. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download sa termino ng download, 209,808 lahat-lahat; ang mga tokens ng huling araw ay kasama sa adoption rate. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+297°
Bilis ng pagtanggap
Mga humigit-kumulang 9,165 downloads bawat araw, sinusukat sa pagitan ng dalawang pagbabasa ng mga pinanggalingan, hindi hinuhulaan mula sa average ng buong buhay. Ang bilis ay katumbas ng isang-kapat ng term ng downloads, kaya ang bagong pagtaas ay nakikita nang hindi pinapantayan ng isang araw na spike ang mga taon ng paggamit.
Ipakita ang detalyadong paghahati
Pwedeng suriin ang bawat numero sa site na ito. Ang heat score ng modelong ito ay 8,894°, at dito ito binubuo ng paisa-isang sangkap, kasama ang tumatakbong kabuuan pagkatapos ng bawat isa: ang floor, ang mga degree na idinadagdag ng bawat pinanggalingan, ang bonus para sa uri ng modelo at ang binabawas ng edad ng mga weights nito. Ang mga kulay ay ang mga banda ng tsart sa itaas. Ang glossary sa dulo ay naglilinaw ng bawat termino.
- 1Magsimula sa floor.Bakit 7,000° at hindi zero: ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°, at ang bahagi sa ibaba ng 7,000° ay nakalaan para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan at hindi mauuna sa modelong may datos. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos. Ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nandito; ang lahat ng susunod ay sukat, at ang espasyo sa itaas ng floor ay may sampung hakbang na sampung beses na pagtaas sa downloads na may 300° bawat isa. Pareho ang floor para sa lahat ng modelo, kaya hindi ito nagdedesisyon; ang mga degree sa itaas nito ang nagdedesisyon.7,000°patuloy na kabuuan
- 2Idagdag ang mga download.209,808 na katumbas ng download sa lahat, mula sa OpenRouter tokens. Sampung beses na pagdagdag ng downloads ay nagdadagdag ng parehong 300°, kaya mahalaga ang laki pero hindi ito sobra sa puntos.+1,597°8,597°patuloy na kabuuan
- 3Idagdag ang bilis ng pagtanggap.Mga 9,165 downloads kada araw ngayon, sinusukat sa pagitan ng dalawang readings, na may isang-kapat na bigat.+297°8,894°patuloy na kabuuan
- =Ang heat score.Kung saan nakatayo ang modelong ito sa bawat listahan ng site na ito. Wala nang ibang nagbabago nito.8,894°
Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito
- Heat score
- Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
- Floor
- Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
- Katumbas ng download
- Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
- Log scale
- Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
- Likes
- Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
- Bilis ng pagtanggap
- Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
- Nasukat at tinantya
- Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
- Seeder
- Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
- AI Horde
- Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
- Mga generation site
- Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
- OpenRouter tokens
- Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Buong modelo (checkpoint)
- Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
- LoRA at embedding
- Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
- Pamilya at weights
- Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
- Edad
- Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
- Pampasigla ng pamilya
- Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
- Stand-in score
- Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
- Bago! (panahon ng grace)
- Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
- Uso
- Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
- Karaniwang modelo
- Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.
Paano gumalaw ang kasikatan ng modelong ito kumpara sa ibang mga nasa katalogo: ang paglago nito sa downloads, likes, at paggamit sa bawat panahon, sinusukat laban sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon, kasama ang heat score nito sa panahong iyon. Kapag mas mataas kaysa sa karaniwan, ibig sabihin ay pagtaas, kapag mas mababa ay pagbaba. Binubuo ang nakaraan mula sa mga kabuuan ngayon, unang araw ng modelo at sukat na bilis ng pag-download kung may dalawang sukat; ang modelong hindi pa umiiral sa simula ng panahon ay nagpapakita ng n/a.
Ang Qwen3.8 Flash ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.
Higit pang Text / LLM modelHigit pang Text / LLM Teksto / LLMllmqwenpaninginvideopangangatwiranpag-codingmga ahentemahabang konteksto
Mag-browse ayon sa pamilya ng model
Mga Text / LLM model
434
Mga Anima model
528
Mga Chroma model
19
Mga Fibo model
2
Mga Flux model
1,496
Mga Flux 2 / Klein model
1,239
Mga Flux 3 model
3
Mga Moss model
3
Mga Iris model
1
Mga MiniMax H3 model
364
Mga Hunyuan model
204
Mga Ideogram model
20
Mga Krea2 model
717
Mga Qwen model
20
Mga Qwen2 model
47
Mga Ltx2 model
153