我能本地运行 Qwen3.6 Flash 吗？

Qwen | 1,000,000 令牌上下文 | $0.19/M 输入，$1.12/M 输出。Qwen3.6 Flash 是阿里巴巴 Qwen 3.6 系列中的快速高效语言模型。支持文本、图像和视频输入，拥有 100 万令牌上下文窗口。超过 256K 令牌后采用分层定价。支持提示缓存，包含显式缓存读取和缓存创建计费。

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全部指南

船长笔记

由 Captain 撰写，本站编辑

2026-10-13 的笔记

Qwen3.6 Flash 是阿里巴巴推出的一款快速多模态语言模型，支持文本、图像和视频输入。其主要特点是拥有百万令牌的上下文窗口，且价格远低于大多数前沿模型。适合需要长上下文或多模态处理且不想承担高额 API 费用的开发者和研究人员。

以……著称

百万令牌上下文窗口，是该价格档次中最大的之一。
单一模型支持文本、图像和视频输入。
支持提示缓存，降低重复或长提示的成本。
标准上下文长度下，输入令牌价格低于每百万 0.20 美元。

注意

超过 256K 令牌后采用分层定价，超长上下文成本高于标价。
模型权重未公开，只能通过阿里巴巴 API 使用，无法本地部署。
未发布模型卡，除功能列表外具体能力未知。

最适合

与……比较

Qwen3.8 Flash
开源权重模型
1,000,000 令牌上下文 · $0.15/M 输入，$0.47/M 输出
Qwen3.8 27B
开源权重模型
1,000,000 令牌上下文 · $0.24/M 输入，$2.20/M 输出
Qwen3.6 35B A3B
开源权重模型
262,144 令牌上下文 · $0.15/M 输入，$1.00/M 输出
Qwen3.5-9B
开源权重模型
262,144 令牌上下文 · $0.10/M 输入，$0.15/M 输出

来自 qwen 的更多文本模型

常见问题

我能本地运行 Qwen3.6 Flash 吗？: 不能。权重未公开，仅支持 API 调用，无法在本地运行。
Qwen3.6 Flash 的费用和上下文长度是多少？: 标准价格为每百万输入令牌 0.19 美元，输出令牌 1.12 美元，上下文窗口为一百万令牌；超过 256K 令牌后采用分层定价。
Qwen3.6 Flash 支持哪些输入类型？: 支持文本、图像和视频输入，是该价格点少数能处理三种模态的模型之一。

船长评语
一个真正廉价的长上下文和多模态 API 入口，唯一限制是权重封闭和文档稀少。

船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。

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Updated Oct 22, 2026

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这个评分是怎么计算的

这个模型还没有任何来源的流行度数据，所以它用一个低于 7,000° 的替代数值来保持列表完整。它永远不会排在有数据的模型前面。一旦有来源报告数据，分解就会显示在这里。

术语表：这里用到的术语

热度得分: 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
基准线: 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
下载等价量: 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
对数刻度: 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
点赞: 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
采用率: 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
测量与估算: 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
做种者: 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
AI Horde: 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
生成网站: 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
OpenRouter 令牌: 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
完整模型（检查点）: 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
LoRA和嵌入: 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
家族与权重: 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
年龄: 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
家族加成: 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
替代分数: 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
新模型！（宽限期）: 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
趋势: 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
典型模型: 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。