هل يمكنني تشغيل Qwen3.8-Flash محليًا؟

نعم، الأوزان مفتوحة ومنشورة على Hugging Face ضمن المستودع Qwen/Qwen3.8-Flash-Next، ومتوافقة مع Transformers، vLLM، وSGLang. كن على علم بأن إجمالي عدد المعلمات 125 مليار، لذا يتطلب النشر المحلي عتادًا قويًا رغم تفعيل 6 مليارات فقط في كل تمرير.

ما تكلفة Qwen3.8-Flash وما هو حد السياق؟

عبر Qwen Cloud API، السعر هو 0.15 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.47 دولار لكل مليون رمز إخراج، مع نافذة سياق بحجم مليون رمز متاحة افتراضيًا في الخدمة المدارة.

كيف يختلف Qwen3.8-Flash عن نماذج Qwen3 الأخرى؟

يستخدم بنية جديدة — Qwen Sparse Attention، تدفقات Gated Residual، وN-gram Embedding — التي تصفها Alibaba كأساس لـ Qwen4، بدلاً من مكدس المحولات القياسي المستخدم في إصدارات Qwen3 السابقة. المقابل هو أنه معاينة تجريبية، وليس نموذج إنتاج متين بالكامل.

▲

37.8%

هذا الأسبوع

Qwen3.8 Flash

8894°

#llm #qwen #رؤية #فيديو #تفكير #البرمجة

تشغيل النموذج

عروض / إعلانات

OpenRouter الطرفية / API

الدفع لكل رمز

تحدث مع هذا النموذج في المتصفح أو استدعِه من كودك باستخدام مفتاح API واحد.

Qwen | سياق 1,000,000 رمز | $0.15/مليون إدخال، $0.47/مليون إخراج. Qwen3.8 Flash هو نموذج استدلال متعدد الوسائط من Alibaba. مناسب لمساعدة الترميز، سير العمل الوكلي، الفهم البصري، تحليل الوثائق وقواعد الشيفرة، التفاعل المكتبي، تحليل الرسوم البيانية، وتحليل الفيديوهات الطويلة.

أدلة لهذا النموذج

كيفية اختيار نموذج ذكاء اصطناعي في أكتوبر 2026: أخبار النماذج المغلقة ثم الأوزان المفتوحة التي تستحق التنزيل

أفضل نموذج LLM محلي حسب الاستخدام (أكتوبر 2026): النموذج المفتوح المناسب لكل مهمة

كم تحتاج فعلاً من VRAM للذكاء الاصطناعي المحلي؟

الأوزان المفتوحة مقابل المصدر المفتوح مقابل API فقط: ما الذي يُسمح لك فعلاً بفعله

كيفية تثبيت Ollama وتشغيل ذكاء اصطناعي محلي (ويندوز، ماك، لينكس)

كل الأدلة

ملاحظات القبطان

كتبها Captain، محرر الموقع

ملاحظات من 2026-10-13

Qwen3.8-Flash هو نموذج استدلال متعدد الوسائط من Alibaba مع أوزان مفتوحة ونافذة سياق بحجم مليون رمز. بنيته — Qwen Sparse Attention، Gated Residual، وN-gram Embedding — موضوعة صراحة كأساس لـ Qwen4، مما يجعله معاينة تجريبية بقدر ما هو أداة إنتاج. بسعر أقل من نصف سنت لكل ألف رمز مخرج، فهو مناسب للمطورين الذين يحتاجون إلى الرؤية، الفيديو، والاستدلال طويل السياق دون فاتورة API كبيرة.

معروف بـ

نافذة سياق بحجم مليون رمز لقواعد الشيفرة الكبيرة والمستندات الطويلة
متعدد الوسائط: يتعامل مع الصور، المخططات، الفيديو، والتفاعل مع سطح المكتب
بنية جديدة تمهيدية لـ Qwen4: تقليل زمن الاستجابة للسياق الطويل عبر QSA
أوزان مفتوحة على Hugging Face، متوافق مع vLLM، SGLang، وTransformers
125 مليار معلمة إجمالية مع تفعيل 6 مليارات فقط، مما يحافظ على انخفاض تكاليف الاستدلال

انتبه لـ

مصنف كبنية تجريبية؛ لا ضمان لاستقرار الإنتاج.
125 مليار معلمة إجمالية تجعل النشر المحلي متطلبًا رغم عدد المعلمات المفعلة 6 مليارات.
شروط الترخيص غير مفصلة في بطاقة النموذج؛ تحقق من مستودع Hugging Face قبل الاستخدام التجاري.

الأفضل لـ

البرمجة

الوكلاء واستخدام الأدوات

الاستدلال

الرؤية

سياق طويل

عبارات لتجربتها

تصحيح خط أنابيب غير متزامن يفشل

لدي خط أنابيب Python غير متزامن يعالج دفعات من السجلات من قائمة انتظار. أحيانًا يتوقف العمال عن العمل عندما تفرغ القائمة منتصف الدفعة. هذا هو الكود ذي الصلة: ```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)) ``` اشرح لماذا يحدث التوقف وأعد كتابة العامل ليعالج قائمة الانتظار الفارغة بشكل نظيف.

تحليل صورة مخطط

أرفق مخططًا من تقرير أعمال ربع سنوي. حدد نوع المخطط، وصف الاتجاه المعروض، أشر إلى أي شذوذ أو نقاط انعطاف، واقترح سؤال متابعة يجب أن يطرحه المحلل بناءً على ما تظهره البيانات.

تخطيط وكيل بحث متعدد الخطوات

صمم سير عمل وكيل بسيط يأخذ سؤال مستخدم عن شركة، يقسمه إلى مهام فرعية (بحث ويب، استعلام بيانات مالية، فحص المشاعر)، يقرر ترتيب استدعاء الأدوات، ويصيغ إجابة نهائية. اذكر الأدوات المطلوبة، منطق القرار بين الخطوات، وأين تضيف نقطة تحقق بمشاركة بشرية.

قارن مع

Qwen3.7 Flash
نموذج API فقط
سياق 1,000,000 رمز · مدخل $0.03/M، مخرج $0.13/M
Qwen3.8 Max (0902)
نموذج API فقط
سياق 1,000,000 رمز · مدخل $2.00/M، مخرج $6.00/M
Qwen3.8 Omni Flash
نموذج API فقط
سياق 1,000,000 رمز · مدخل $0.15/M، مخرج $0.47/M
Qwen3 VL 32B Instruct
نموذج API فقط
سياق 131,072 رمز · مدخل $0.10/M، مخرج $0.42/M

نماذج نصية أكثر من qwen

أسئلة يطرحها الناس

هل يمكنني تشغيل Qwen3.8-Flash محليًا؟: نعم، الأوزان مفتوحة ومنشورة على Hugging Face ضمن المستودع Qwen/Qwen3.8-Flash-Next، ومتوافقة مع Transformers، vLLM، وSGLang. كن على علم بأن إجمالي عدد المعلمات 125 مليار، لذا يتطلب النشر المحلي عتادًا قويًا رغم تفعيل 6 مليارات فقط في كل تمرير.
ما تكلفة Qwen3.8-Flash وما هو حد السياق؟: عبر Qwen Cloud API، السعر هو 0.15 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.47 دولار لكل مليون رمز إخراج، مع نافذة سياق بحجم مليون رمز متاحة افتراضيًا في الخدمة المدارة.
كيف يختلف Qwen3.8-Flash عن نماذج Qwen3 الأخرى؟: يستخدم بنية جديدة — Qwen Sparse Attention، تدفقات Gated Residual، وN-gram Embedding — التي تصفها Alibaba كأساس لـ Qwen4، بدلاً من مكدس المحولات القياسي المستخدم في إصدارات Qwen3 السابقة. المقابل هو أنه معاينة تجريبية، وليس نموذج إنتاج متين بالكامل.

حكم القبطان
بنية جديدة حقًا بسعر منخفض، لكن اعتبره نظرة مبكرة على Qwen4 بدلاً من خيار إنتاج مستقر.

بطاقة النموذج على Hugging Face

يكتب القبطان هذه الملاحظات بناءً على وصف النموذج وبطاقة النموذج. الأسعار وأحجام السياق هي حسب المزود وقت الكتابة وقد تتغير.

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: #37 Hottest Text / LLM model · #37 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

اتجاه شعبية Qwen3.8 Flash

درجة الحرارة منذ 26 Aug 2026

درجة الحرارة

8,894°

هذا الأسبوع

▲

37.8%

8,851° في ذلك الوقت، 8,894° الآن

هذا الشهر

▲

532%

8,650° في ذلك الوقت، 8,894° الآن

السنة الماضية

n/a

لم يُصدر/يُتابع بعد

7,000°

الحد الأدنى

المقياس يمتد من 0° إلى 9,999°. كل شيء تحت 7,000° مخصص للنماذج التي لم يبلغ عنها أي مصدر بعد، والتي تحمل رقمًا مؤقتًا هناك للحفاظ على اكتمال القوائم. 7,000° هو بداية البيانات المقاسة: النموذج الذي لديه بيانات حقيقية ولكن لا تحميلات تقريبًا يكون عند الحد الأدنى، والقياسات تملأ الدرجات فوقه. الحد الأدنى لا يقول شيئًا عن النموذج؛ فقط الدرجات فوقه تفعل ذلك، وهي التي تميز نموذجًا عن آخر.

+1,597°

رموز OpenRouter

قام هذا النموذج بمعالجة 2,098,089,404,683 رمزًا عبر OpenRouter خلال آخر 30 يومًا، مع الطلبات والإجابات معًا. كل 10,000,000 رمز يُحسب كتحميل واحد في فترة التحميل، 209,808 إجمالاً؛ رموز اليوم الأخير تُضاف إلى معدل التبني. المصدر: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+297°

معدل التبني

حوالي 9,165 تحميل يوميًا، مقاسة بين قراءتين للمصادر، وليست تقديرًا من متوسط العمر. السرعة تزن ربع مصطلح التحميل، لذلك يظهر الارتفاع الجديد دون أن يتفوق ارتفاع ليوم واحد على سنوات الاستخدام.

عرض التفاصيل

يمكن التحقق من كل رقم في هذا الموقع. درجة حرارة هذا النموذج هي 8,894°، وهنا يتم بناؤها مكونًا تلو الآخر، مع المجموع الجاري بعد كل خطوة: الحد الأدنى، الدرجات التي يضيفها كل مصدر، المكافأة لنوع النموذج وما يأخذه عمر الأوزان. الألوان هي نطاقات الرسم البياني أعلاه. القاموس في النهاية يشرح كل مصطلح.

1
ابدأ من الحد الأدنى.
لماذا 7,000° وليس صفر: المقياس يمتد من 0° إلى 9,999°، والجزء تحت 7,000° مخصص للنماذج التي لم يبلغ عنها أي مصدر بعد، والتي تحمل رقمًا مؤقتًا هناك للحفاظ على اكتمال القوائم وألا تتفوق على نموذج يحتوي على بيانات. 7,000° هو بداية البيانات المقاسة. النموذج الذي لديه بيانات حقيقية ولكن لا تحميلات تقريبًا يكون هنا؛ كل ما يلي هو قياس، والمساحة فوق الحد الأدنى تحتوي على عشر خطوات زيادة عشرة أضعاف في التحميلات عند 300° لكل منها. الحد الأدنى هو نفسه لكل نموذج، لذلك لا يقرر شيئًا؛ الدرجات فوقه هي التي تفعل.
7,000°
المجموع الجاري
2
أضف التنزيلات.
209,808 مكافئات تنزيل في المجموع، من رموز OpenRouter. عشرة أضعاف التنزيلات تضيف نفس 300°، لذا الحجم مهم لكنه لا يسيطر على النتيجة.
+1,597°
8,597°
المجموع الجاري
3
أضف معدل التبني.
حوالي 9,165 تنزيل يوميًا الآن، مقاسة بين قراءتين، بربع الوزن.
+297°
8,894°
المجموع الجاري
=
درجة الحرارة.
مكان هذا النموذج في كل قائمة على هذا الموقع. لا شيء آخر يؤثر عليها.
8,894°

قاموس المصطلحات المستخدمة هنا

درجة الحرارة: رقم واحد يعبر عن مدى استخدام ورغبة الناس في النموذج الآن، من 0° إلى 9,999°. كل قائمة على هذا الموقع تقول إنها الأكثر حرارة مرتبة حسبها فقط.
الحد الأدنى: 7,000° هو الحد الأدنى الذي يبدأ منه كل نموذج له بيانات حقيقية. المقياس من 0° إلى 9,999°؛ الجزء تحت الحد الأدنى مخصص للنماذج الوهمية (بدون بيانات)، حتى يكون النموذج ذو البيانات دائمًا أعلى من الذي لا يملك. الحد الأدنى نفسه للجميع ولا يقرر شيئًا؛ الدرجات فوقه هي القياس.
مكافئات التنزيل: كل ما يعامله المقياس كتنزيل، مجموعًا: التنزيلات نفسها، كل مزود تورنت كـ 1,000، كل صورة AI Horde وكل عملية على موقع توليد كنموذج واحد.
مقياس لوغاريتمي: العد بالعشرات، مش بالآحاد: الانتقال من 1,000 إلى 10,000 تنزيل يضيف نفس الدرجات كالانتقال من 10,000 إلى 100,000. يمنع العمالقة من طغيان الباقي.
الإعجابات: الإبهام المرفوع والإعجابات من كل مصدر، تساوي نصف تنزيل على المقياس اللوغاريتمي.
معدل التبني: عدد التنزيلات يوميًا التي يحصل عليها النموذج الآن، من الفرق بين قراءتين لمصدر. ربع وزن مصطلح التنزيل.
مقاسة ومقدرة: مقاسة تعني وجود قراءتين لمصدر ما والفارق بينهما حقيقي. مقدرة تعني أن المجموع اليومي فقط معروف والماضي موزع على عمر النموذج؛ الموقع يوضح أي واحد يعرض.
الموزع: شخص يحتفظ بنسخة من الأوزان على الإنترنت ليتمكن الآخرون من تحميلها عبر التورنت، أو مرآة مستضافة تقوم بنفس الشيء. كل واحد منهم يُحسب كـ 1000 تحميل.
AI Horde: شبكة متطوعين تولد صورًا مجانًا على أجهزة كمبيوتر متبرع بها. عدد الصور التي صنعها باستخدام نموذج معين متاح للجميع، وكل صورة تُحسب كتحميل واحد.
مواقع التوليد: مواقع تستضيف نسخها الخاصة من نموذج وتسمح للناس بالتوليد باستخدامه، مثل PixAI وSeaArt وYodayo. تحميلاتهم تُحسب مثل Civitai وكل عملية توليد تُحسب كتحميل واحد.
رموز OpenRouter: نموذج نصي يُخدم عبر API، مثل Claude أو GPT، لا يحتوي على أوزان للتحميل، لذا يُقاس استخدامه بالرموز: أجزاء النص التي قرأها وكتبها عبر OpenRouter، وهو بوابة تستخدمها العديد من التطبيقات، خلال آخر 30 يومًا. كل 10,000,000 رمز يُحسب كتحميل واحد. المصدر: OpenRouter (openrouter.ai/rankings)، CC BY 4.0.
النموذج الكامل (نقطة التحقق): الأوزان نفسها، الملف الذي يولد بشكل مستقل. يحصل على مكافأة لأن الإضافات تعتمد عليه.
LoRA والتضمين: ملفات إضافية صغيرة توجه أوزان شخص آخر نحو أسلوب أو شخصية أو مفهوم معين. لا يمكنها العمل بمفردها.
العائلة والأوزان: القاعدة التي يُبنى عليها النموذج، مثل SD 1.5، SDXL، Flux أو Wan. كل نموذج يرث تاريخ إصدار أوزان عائلته.
العمر: درجات تُخصم بناءً على مدى قدم إصدار أوزان العائلة: 150° في السنة، حتى 750°. يحتفظ بالتحميلات القديمة التي كان لديها سنوات لتتراكم من خلال تجميد أعلى القائمة.
تعزيز العائلة: دفعة صغيرة ومحدودة لإضافات LoRA لعائلة يدعمها هذا الموقع الآن، تظهر دائمًا في التحليل.
درجة الاحتياط: رقم ثابت تحت الحد الأدنى يُعطى لنموذج لم يبلغ عنه أي مصدر بعد، حتى تبقى القوائم كاملة. لا يتفوق أبدًا على نموذج لديه بيانات.
جديد! (فترة سماح): النموذج الذي عمره أقل من 7 يومًا يظهر كلمة جديد! بدلًا من الدرجة ولا يحتل مكانًا في التصنيفات. تُحسب درجته من اليوم الأول، لكن النموذج الذي عمره يوم واحد ينمو أسرع من أي شيء، لذا بدون الانتظار سيكون رقم #1 للأسبوع دائمًا هو ما صدر البارحة بدلاً من ما استمر لأسبوع.
الاتجاه: كيف ينمو نموذج خلال فترة مقارنة بنموذج نموذجي خلال نفس الفترة. أسرع من المعتاد يعني ارتفاع، أبطأ يعني انخفاض.
النموذج النموذجي: منتصف الكتالوج: نصف النماذج التي لديها رقم نمت أسرع خلال الفترة، والنصف الآخر أبطأ.

كيف تحركت شعبية هذا النموذج مقارنة بباقي الكتالوج: نموه في التنزيلات والإعجابات والاستخدام خلال كل فترة، مقاسة مقابل النمو النموذجي خلال نفس الفترة، مع درجة الحرارة الخاصة به في ذلك الوقت. القراءة فوق النمو النموذجي تعني ارتفاعًا، وتحتها تعني انخفاضًا. يتم إعادة بناء الماضي من الإجماليات الحالية، واليوم الأول للنموذج وسرعة تنزيله المقاسة حيث توجد قراءتان؛ النموذج الذي لم يكن موجودًا في بداية الفترة يظهر كـ n/a.

نماذج مشابهة

Qwen3 Next 80B A3B Instruct

TEXT / LLM

GPT 5 Pro

TEXT / LLM

نماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد الصور والفيديو والنص

Qwen3.8 Flash هو نموذج نصي لعائلة Text / LLM مدرج على ModelTrends.ai، وهو فهرس للقراءة فقط لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر للصور والفيديو والنص. قارنه بنماذج Text / LLM الأخرى وتحقق من درجة رواجه لمعرفة اتجاهه.

تصفح حسب عائلة النموذج