Qwen3.8 Flash
8894°
এই মডেল চালান
অফার / বিজ্ঞাপন
Qwen | 1,000,000 token context | $0.15/M input, $0.47/M output. Qwen3.8 Flash হল Alibaba এর Qwen টিমের একটি মাল্টিমোডাল যুক্তি মডেল। এটি কোডিং সহায়তা, এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো, ভিজ্যুয়াল বোঝাপড়া, ডকুমেন্ট এবং কোডবেস বিশ্লেষণ, ডেস্কটপ ইন্টারঅ্যাকশন, চার্ট বিশ্লেষণ এবং দীর্ঘ ভিডিও বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত।
এই মডেলের গাইড
অক্টোবর ২০২৬-এ কীভাবে একটি AI মডেল নির্বাচন করবেন: ক্লোজড সোর্স খবর, তারপর ডাউনলোড করার যোগ্য ওপেন ওয়েটস
ব্যবহারের ক্ষেত্রে সেরা লোকাল LLM (অক্টোবর ২০২৬): প্রতিটি কাজের জন্য সঠিক ওপেন মডেল
লোকাল AI এর জন্য আসলে কত VRAM দরকার?
ওপেন ওয়েটস বনাম ওপেন সোর্স বনাম শুধুমাত্র API: আপনি আসলে কী করতে পারবেন
কিভাবে Ollama ইনস্টল করবেন এবং লোকাল AI চালাবেন (Windows, Mac, Linux)
ক্যাপ্টেনের নোটস
2026-10-13 থেকে নোটস
Qwen3.8-Flash হল আলিবাবার একটি মাল্টিমোডাল রিজনিং মডেল যার ওপেন ওয়েটস এবং এক মিলিয়ন-টোকেনের কনটেক্সট উইন্ডো রয়েছে। এর আর্কিটেকচার—Qwen Sparse Attention, Gated Residual, এবং N-gram Embedding—স্পষ্টভাবে Qwen4-এর ভিত্তি হিসেবে স্থাপন করা হয়েছে, যা এটিকে একটি পরীক্ষামূলক প্রিভিউ এবং প্রোডাকশন টুল উভয়ই করে তোলে। প্রতি হাজার আউটপুট টোকেনের জন্য অর্ধেক সেন্টের নিচে খরচের কারণে এটি এমন ডেভেলপারদের জন্য উপযুক্ত যারা ভিশন, ভিডিও এবং দীর্ঘ কনটেক্সট রিজনিং চান, কিন্তু বড় API বিল চান না।
পরিচিত
- বড় কোডবেস এবং দীর্ঘ ডকুমেন্টের জন্য এক মিলিয়ন-টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো
- মাল্টিমোডাল: ছবি, চার্ট, ভিডিও এবং ডেস্কটপ ইন্টারঅ্যাকশন পরিচালনা করে
- Qwen4-এর জন্য নতুন আর্কিটেকচারের প্রিভিউ: QSA-এর মাধ্যমে দীর্ঘ কনটেক্সট ল্যাটেন্সি কমানো
- Hugging Face-এ ওপেন ওয়েটস, vLLM, SGLang, এবং Transformers-এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ
- মোট 125B প্যারামিটার যার মধ্যে মাত্র 6B সক্রিয়, ফলে ইনফারেন্স খরচ কম থাকে
সতর্ক থাকুন
- একটি পরীক্ষামূলক আর্কিটেকচার প্রিভিউ হিসেবে লেবেল করা হয়েছে; প্রোডাকশন স্থিতিশীলতা নিশ্চিত নয়।
- 125B মোট ওয়েটস থাকার কারণে লোকাল ডিপ্লয়মেন্ট চ্যালেঞ্জিং, যদিও 6B সক্রিয় প্যারামিটার আছে।
- লাইসেন্স শর্তাবলী মডেল কার্ডে বিস্তারিত নেই; বাণিজ্যিক ব্যবহারের আগে Hugging Face রিপোজিটরি পরীক্ষা করুন।
চেষ্টা করার প্রম্পটস
একটি ব্যর্থ async পাইপলাইন ডিবাগ করুন
আমার কাছে একটি Python async পাইপলাইন আছে যা একটি কিউ থেকে ব্যাচে রেকর্ড প্রক্রিয়া করে। কখনও কখনও যখন কিউ মাঝখানে খালি হয়ে যায়, তখন ওয়ার্কাররা ডেডলক করে। এখানে প্রাসঙ্গিক কোড:
```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))
```
বর্ণনা করুন কেন ডেডলক হয় এবং ওয়ার্কারকে পুনরায় লিখুন যাতে খালি কিউ সঠিকভাবে হ্যান্ডেল করে।
একটি চার্ট ইমেজ বিশ্লেষণ করুন
আমি একটি ত্রৈমাসিক ব্যবসায়িক রিপোর্ট থেকে একটি চার্ট সংযুক্ত করছি। চার্টের ধরন নির্ধারণ করুন, প্রদর্শিত প্রবণতা বর্ণনা করুন, যেকোনো অস্বাভাবিকতা বা পরিবর্তন পয়েন্ট উল্লেখ করুন, এবং ডেটা থেকে যা দেখা যাচ্ছে তার ভিত্তিতে একজন বিশ্লেষককে একটি অনুসরণ প্রশ্ন করার পরামর্শ দিন।
একাধিক ধাপের গবেষণা এজেন্ট পরিকল্পনা করুন
একটি ন্যূনতম এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো ডিজাইন করুন যা একটি কোম্পানি সম্পর্কে ব্যবহারকারীর প্রশ্ন নেয়, সেটিকে উপ-টাস্কে বিভক্ত করে (ওয়েব সার্চ, আর্থিক তথ্য অনুসন্ধান, সেন্টিমেন্ট চেক), টুল কলের ক্রম নির্ধারণ করে এবং একটি চূড়ান্ত উত্তর সংকলন করে। প্রয়োজনীয় টুলগুলি তালিকাভুক্ত করুন, ধাপগুলোর মধ্যে সিদ্ধান্ত গ্রহণের যুক্তি এবং যেখানে আপনি একটি মানব-ইন-দ্য-লুপ চেকপয়েন্ট যোগ করবেন তা উল্লেখ করুন।
তুলনা করুন
- Qwen3.7 Flashশুধুমাত্র API মডেল1,000,000 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.03/M ইনপুট, $0.13/M আউটপুট
- Qwen3.8 Max (0902)শুধুমাত্র API মডেল1,000,000 টোকেন প্রসঙ্গ · $2.00/M ইনপুট, $6.00/M আউটপুট
- Qwen3.8 Omni Flashশুধুমাত্র API মডেল1,000,000 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.15/M ইনপুট, $0.47/M আউটপুট
- Qwen3 VL 32B Instructশুধুমাত্র API মডেল131,072 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.10/M ইনপুট, $0.42/M আউটপুট
qwen থেকে আরও টেক্সট মডেল
মানুষ যে প্রশ্ন করে
- আমি কি Qwen3.8-Flash লোকালি চালাতে পারি?
- হ্যাঁ, ওয়েটস ওপেন এবং Hugging Face-এ Qwen/Qwen3.8-Flash-Next রিপোজিটরির অধীনে প্রকাশিত, যা Transformers, vLLM, এবং SGLang-এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। মোট প্যারামিটার সংখ্যা 125B হওয়ায় লোকাল ডিপ্লয়মেন্টের জন্য শক্তিশালী হার্ডওয়্যার প্রয়োজন, যদিও প্রতি ফরোয়ার্ড পাসে মাত্র 6B প্যারামিটার সক্রিয় হয়।
- Qwen3.8-Flash-এর খরচ এবং কনটেক্সট সীমা কত?
- Qwen Cloud API-এর মাধ্যমে এটি প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেন $0.15 এবং প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেন $0.47 দরে পাওয়া যায়, এবং ম্যানেজড সার্ভিসে ডিফল্টভাবে এক মিলিয়ন টোকেনের কনটেক্সট উইন্ডো উপলব্ধ।
- Qwen3.8-Flash অন্যান্য Qwen3 মডেল থেকে কিভাবে আলাদা?
- এটি একটি নতুন আর্কিটেকচার ব্যবহার করে—Qwen Sparse Attention, Gated Residual streams, এবং N-gram Embedding—যা আলিবাবা Qwen4-এর ভিত্তি হিসেবে বর্ণনা করেছে, পূর্ববর্তী Qwen3 রিলিজে ব্যবহৃত স্ট্যান্ডার্ড ট্রান্সফরমার স্ট্যাকের পরিবর্তে। এর ফলে এটি একটি পরীক্ষামূলক প্রিভিউ, সম্পূর্ণ প্রোডাকশন মডেল নয়।
ক্যাপ্টেনের সিদ্ধান্তএকটি সত্যিই নতুন আর্কিটেকচার কম খরচে, তবে এটি Qwen4-এর প্রাথমিক প্রিভিউ হিসেবে বিবেচনা করুন, স্থির প্রোডাকশন পছন্দ হিসেবে নয়।
Hugging Face এ মডেল কার্ড
ক্যাপ্টেন এই নোটস মডেলের নিজস্ব বর্ণনা এবং মডেল কার্ড থেকে লিখেছেন। দাম এবং প্রসঙ্গের আকার লেখার সময় প্রদানকারীর এবং পরিবর্তিত হতে পারে।
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
Qwen3.8 Flash জনপ্রিয়তার প্রবণতা
26 Aug 2026 থেকে হিট স্কোর
হিট স্কোর
8,894°
এই সপ্তাহ
▲
37.8%
8,851° তখন, 8,894° এখন
এই মাস
▲
532%
8,650° তখন, 8,894° এখন
গত বছর
n/a
এখনো প্রকাশ বা ট্র্যাক করা হয়নি
7,000°
ফ্লোর
স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত চলে। 7,000° এর নিচের সবকিছু সেই মডেলগুলোর জন্য রাখা হয়েছে যেগুলো সম্পর্কে কোনো উৎস এখনো তথ্য দেয়নি, যারা সেখানে একটি স্ট্যান্ড-ইন নম্বর বহন করে যাতে তালিকাগুলো সম্পূর্ণ থাকে। 7,000° হল যেখানে পরিমাপকৃত তথ্য শুরু হয়: বাস্তব তথ্য সহ কিন্তু প্রায় কোনো ডাউনলোড নেই এমন মডেল ফ্লোরে থাকে, এবং পরিমাপগুলো তার উপরে ডিগ্রি পূরণ করে। ফ্লোর মডেল সম্পর্কে কিছু বলে না; শুধুমাত্র তার উপরের ডিগ্রিগুলো বলে, আর সেগুলোই এক মডেলকে অন্য থেকে আলাদা করে।
+1,597°
OpenRouter টোকেন
এই মডেলটি শেষ ৩০ দিনে OpenRouter এর মাধ্যমে 2,098,089,404,683 টোকেন প্রক্রিয়াজাত করেছে, প্রম্পট এবং উত্তর মিলিয়ে। প্রতি 10,000,000 টোকেনকে ডাউনলোড হিসেবে গণ্য করা হয়, মোট 209,808; শেষ দিনের টোকেন গ্রহণের হারে যোগ হয়। উৎস: OpenRouter (openrouter.ai/rankings)।
+297°
গ্রহণের হার
প্রায় 9,165 ডাউনলোড প্রতিদিন, উৎসের দুইটি রিডিংয়ের মধ্যে মাপা, জীবনকাল গড় থেকে অনুমান নয়। গতি ডাউনলোড টার্মের এক চতুর্থাংশ ওজন রাখে, তাই নতুন স্ফুরণ দেখায় কিন্তু এক দিনের স্পাইক বছরের ব্যবহারের থেকে উপরে রাখে না।
বিস্তারিত বিশ্লেষণ দেখাও
এই সাইটের প্রতিটি নম্বর যাচাই করা যায়। এই মডেলের হিট স্কোর 8,894°, এবং এখানে এটি এক এক উপাদান যোগ করে তৈরি হয়েছে, প্রতিটি যোগের পর মোট স্কোর দেখানো হয়েছে: ফ্লোর, প্রতিটি উৎস কত ডিগ্রি যোগ করে, মডেলের ধরনের জন্য বোনাস এবং ওজনের বয়স যা কমিয়ে দেয়। রঙগুলো উপরের চার্টের ব্যান্ড। শেষে গ্লসারি প্রতিটি শব্দের অর্থ ব্যাখ্যা করে।
- 1ফ্লোর থেকে শুরু করো।কেন 7,000° এবং শূন্য নয়: স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত চলে, এবং 7,000° এর নিচের অংশ সেই মডেলগুলোর জন্য সংরক্ষিত যেগুলো সম্পর্কে কোনো উৎস এখনো তথ্য দেয়নি, যারা সেখানে একটি স্ট্যান্ড-ইন নম্বর বহন করে যাতে তালিকাগুলো সম্পূর্ণ থাকে এবং তথ্যসহ মডেলের থেকে কখনো উপরে না উঠে। 7,000° হল যেখানে পরিমাপকৃত তথ্য শুরু হয়। বাস্তব তথ্য সহ কিন্তু প্রায় কোনো ডাউনলোড নেই এমন মডেল এখানে থাকে; পরবর্তী সবকিছু পরিমাপ, এবং ফ্লোরের উপরে দশটি দশগুণ ধাপ ডাউনলোডে থাকে, প্রতিটি 300°। ফ্লোর সব মডেলের জন্য একই, তাই এটি কিছু নির্ধারণ করে না; তার উপরের ডিগ্রিগুলো নির্ধারণ করে।7,000°চলমান মোট
- 2ডাউনলোড যোগ করুন।মোট 209,808 ডাউনলোড-সমতুল্য, OpenRouter টোকেন থেকে। ডাউনলোড দশ গুণ বাড়ালে একই 300° যোগ হয়, তাই সাইজ গুরুত্বপূর্ণ কিন্তু কখনো স্কোর ছাড়িয়ে যায় না।+1,597°8,597°চলমান মোট
- 3গ্রহণের হার যোগ করো।এখন প্রায় 9,165 ডাউনলোড প্রতিদিন, দুই রিডিংয়ের মধ্যে মাপা হয়েছে, ওজনের এক চতুর্থাংশ।+297°8,894°চলমান মোট
- =হিট স্কোর।এই মডেল সাইটের প্রতিটি তালিকায় কোথায় আছে। আর কিছুই এটা পরিবর্তন করে না।8,894°
শব্দকোষ: এখানে ব্যবহৃত শব্দগুলো
- হিট স্কোর
- একটি সংখ্যা যা দেখায় মডেলটি এখন কতটা ব্যবহৃত এবং চাওয়া হচ্ছে, 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত। এই সাইটের প্রতিটি তালিকা যা hottest বলে সেটি এই স্কোর অনুযায়ী সাজানো হয়, আর কিছু নয়।
- ফ্লোর
- প্রতিটি মডেল যার কাছে আসল ডেটা আছে তার জন্য 7,000° থেকে শুরু। স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত; ফ্লোরের নিচের অংশ স্ট্যান্ড-ইন (ডেটা ছাড়া মডেল) এর জন্য রাখা হয়েছে, যাতে ডেটা থাকা মডেল সবসময় ডেটা ছাড়া মডেলের উপরে থাকে। ফ্লোর সবার জন্য একই এবং কিছু নির্ধারণ করে না; এর উপরের ডিগ্রি গুলোই মাপ।
- ডাউনলোড-সমতুল্য
- যা কিছু স্কোর ডাউনলোড হিসেবে গণনা করে, সব যোগ করা হয়েছে: ডাউনলোড নিজেই, প্রতিটি টরেন্ট সিডার 1,000 হিসেবে, প্রতিটি AI Horde ছবি এবং প্রতিটি জেনারেশন সাইটে রান এক হিসেবে।
- লগ স্কেল
- দশের ভিত্তিতে গণনা, একের ভিত্তিতে নয়: 1,000 থেকে 10,000 ডাউনলোডে যাওয়া একই ডিগ্রি যোগ করে যেমন 10,000 থেকে 100,000 এ যাওয়া। এটা বড় মডেলগুলোকে সবকিছু ছাপিয়ে যাওয়া থেকে রোধ করে।
- লাইক
- প্রতিটি উৎস থেকে থাম্বস আপ এবং লাইক, লগ স্কেলে প্রতিটি ডাউনলোডের অর্ধেক মূল্যমান।
- গ্রহণের হার
- একটি মডেল এখন প্রতিদিন কত ডাউনলোড পাচ্ছে, একটি উৎসের দুই রিডিংয়ের পার্থক্য থেকে। ডাউনলোড টার্মের এক চতুর্থাংশ ওজন।
- পরিমাপ করা এবং অনুমান করা
- পরিমাপ করা মানে একটি উৎসের দুটি রিডিং আছে এবং তার মধ্যে পার্থক্য সত্য। অনুমান করা মানে শুধু আজকের মোট জানা আছে এবং অতীত মডেলের জীবনের উপর ছড়িয়ে দেওয়া হয়েছে; সাইট বলে কোনটি দেখাচ্ছে।
- সিডার
- যে কেউ ওজনের একটি কপি অনলাইনে রাখে অন্যদের টরেন্টের মাধ্যমে ডাউনলোড করার জন্য, অথবা একটি হোস্ট করা মিরর যা একই কাজ করে। প্রতিটি 1,000 ডাউনলোড হিসাবে গণনা হয়।
- AI হোর্ড
- একটি স্বেচ্ছাসেবক নেটওয়ার্ক যা দানকৃত কম্পিউটারে বিনামূল্যে ছবি তৈরি করে। একটি মডেলের সাথে এটি যত ছবি তৈরি করেছে তা প্রকাশ্য, এবং প্রতিটি একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
- জেনারেশন সাইটসমূহ
- সাইটগুলো যারা তাদের নিজস্ব মডেলের কপি হোস্ট করে এবং মানুষকে সেটি দিয়ে ছবি তৈরি করতে দেয়, যেমন PixAI, SeaArt এবং Yodayo। তাদের ডাউনলোড Civitai এর মতো গণনা হয় এবং প্রতিটি জেনারেশন রান একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
- OpenRouter টোকেন
- Claude বা GPT এর মতো API এর মাধ্যমে পরিবেশিত একটি টেক্সট মডেলের ওজন ডাউনলোড করার কিছু থাকে না, তাই এর ব্যবহার টোকেনে পরিমাপ করা হয়: OpenRouter এর মাধ্যমে এটি পড়া এবং লেখা টেক্সটের অংশ, যা অনেক অ্যাপ ব্যবহার করে, গত ৩০ দিনে। প্রতি 10,000,000 টোকেনকে একটি ডাউনলোড হিসেবে গণ্য করা হয়। উৎস: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- পূর্ণ মডেল (চেকপয়েন্ট)
- ওজনগুলো নিজেই, সেই ফাইল যা নিজে থেকে জেনারেট করে। এটি একটি বোনাস পায় কারণ অ্যাড-অনগুলো এর উপর নির্ভর করে।
- LoRA এবং এমবেডিং
- ছোট অ্যাড-অন ফাইল যা অন্য কারো ওজনকে একটি স্টাইল, চরিত্র বা ধারণার দিকে পরিচালিত করে। এগুলো একা চালানো যায় না।
- পরিবার এবং ওজন
- যে বেসের উপর একটি মডেল তৈরি হয়, যেমন SD 1.5, SDXL, Flux বা Wan। প্রতিটি মডেল তার পরিবারের ওজনের রিলিজ তারিখ উত্তরাধিকার সূত্রে পায়।
- বয়স
- পরিবারের ওজন কতদিন আগে বের হয়েছে তার জন্য ডিগ্রি কমানো হয়: বছরে ১৫০°, সর্বোচ্চ ৭৫০° পর্যন্ত। এটি পুরানো ডাউনলোডগুলো ধরে রাখে যেগুলো বছরের পর বছর জমা হয়েছে তালিকার শীর্ষ থেকে ফ্রিজ করে।
- পরিবার বুস্ট
- একটি ছোট, সীমাবদ্ধ ধাক্কা LoRA গুলোর জন্য যেগুলো এই সাইট এখন এগিয়ে দিচ্ছে, সবসময় ব্রেকডাউনে তালিকাভুক্ত থাকে।
- স্ট্যান্ড-ইন স্কোর
- একটি স্থিতিশীল সংখ্যা যা একটি মডেলের জন্য দেওয়া হয় যার কোন উৎস এখনও রিপোর্ট করেনি, যাতে তালিকা সম্পূর্ণ থাকে। এটি কখনোই ডেটা সহ মডেলের উপরে স্থান পায় না।
- নতুন! (গ্রেস পিরিয়ড)
- 7 দিনের কম বয়সী একটি মডেল স্কোরের পরিবর্তে নতুন! দেখায় এবং র্যাঙ্কিংয়ে স্থান পায় না। এর স্কোর প্রথম দিন থেকে গণনা হয়, কিন্তু একদিন বয়সী মডেল দ্রুত বৃদ্ধি পায়, তাই অপেক্ষা না করলে সপ্তাহের #1 সবসময় গতকালের নতুন মডেল হতো, সপ্তাহ ধরে টিকে থাকা মডেলের পরিবর্তে।
- ট্রেন্ড
- একটি মডেলের বৃদ্ধি একটি নির্দিষ্ট সময়ে কেমন হয়েছে তা একই সময়ের মধ্যে সাধারণ মডেলের বৃদ্ধির সাথে তুলনা করে। সাধারণের চেয়ে দ্রুত হলে তা বৃদ্ধি, ধীর হলে পতন হিসেবে পড়ে।
- সাধারণ মডেল
- ক্যাটালগের মাঝামাঝি: অর্ধেক মডেল একটি সংখ্যার সাথে সময়কালে দ্রুত বৃদ্ধি পেয়েছে, অর্ধেক ধীর।
এই মডেলের জনপ্রিয়তা ক্যাটালগের বাকি অংশের তুলনায় কেমন পরিবর্তিত হয়েছে: প্রতিটি সময়কালে ডাউনলোড, লাইক এবং ব্যবহারের বৃদ্ধি, একই সময়কালের জন্য সাধারণ মডেলের বৃদ্ধির সাথে তুলনা করে, এবং সেই সময়ের হিট স্কোর। সাধারণ বৃদ্ধির উপরে থাকলে তা বৃদ্ধি, নিচে থাকলে পতন বোঝায়। অতীত আজকের মোট থেকে পুনর্গঠিত, মডেলের প্রথম দিন এবং যেখানে দুইটি রিডিং আছে সেখানে ডাউনলোডের গতি মাপা হয়েছে; একটি মডেল যা সময়কালের শুরুতে ছিল না তা n/a দেখায়।
Qwen3.8 Flash হলো Text / LLM ফ্যামিলির একটি টেক্সট মডেল, যা ModelTrends.ai-তে তালিকাভুক্ত; এটি ওপেন সোর্স AI ছবি, ভিডিও ও টেক্সট মডেলের একটি শুধু-পড়ার ক্যাটালগ। অন্য Text / LLM মডেলের সাথে তুলনা করুন আর হিট স্কোর দেখে ট্রেন্ড বুঝুন।
মডেল ফ্যামিলি অনুযায়ী দেখুন
Text / LLM মডেল
434
Anima মডেল
528
Chroma মডেল
19
Fibo মডেল
2
Flux মডেল
1,496
Flux 2 / Klein মডেল
1,239
Flux 3 মডেল
3
Moss মডেল
3
Iris মডেল
1
MiniMax H3 মডেল
364
Hunyuan মডেল
204
Ideogram মডেল
20
Krea2 মডেল
717
Qwen মডেল
20
Qwen2 মডেল
47
Ltx2 মডেল
153