Qwen3.8 Flash
8894°
Qwen | 1,000,000 令牌上下文 | 输入 $0.15/千，输出 $0.47/千。Qwen3.8 Flash 是阿里巴巴的多模态推理模型。适合编码辅助、智能代理工作流、视觉理解、文档和代码库分析、桌面交互、图表分析和长视频分析。
本模型的指南
2026年10月如何选择AI模型：先看闭源新闻，再看值得下载的开源权重
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船长笔记
2026-10-13 的笔记
Qwen3.8-Flash 是阿里巴巴推出的多模态推理模型，具有开放权重和一百万令牌的上下文窗口。其架构——Qwen稀疏注意力、门控残差流和N-gram嵌入——明确定位为Qwen4的基础，使其既是实验性预览，也是生产工具。每千个输出令牌成本不到半美分，适合需要视觉、视频和长上下文推理且不想承担高额API费用的开发者。
以……著称
- 一百万令牌上下文窗口，适用于大型代码库和长文档
- 多模态：支持图像、图表、视频和桌面交互
- 新颖架构预示Qwen4：通过QSA降低长上下文延迟
- Hugging Face上开放权重，兼容vLLM、SGLang和Transformers
- 总参数量1250亿，激活参数仅6亿，保持推理成本低
注意
- 标注为实验性架构预览，生产稳定性不保证。
- 1250亿总权重使本地部署要求高，尽管激活参数仅6亿。
- 模型卡中未详细说明许可条款，商业使用前请检查Hugging Face仓库。
推荐尝试的提示词
调试失败的异步流水线
我有一个Python异步流水线，从队列中批量处理记录。队列在批处理中途变空时，工人偶尔会死锁。以下是相关代码：
```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))
```
请解释死锁发生的原因，并重写worker函数以正确处理空队列。
分析图表图像
我附上了一张季度业务报告中的图表。请识别图表类型，描述显示的趋势，指出任何异常或拐点，并基于数据提出一个分析师应关注的后续问题。
规划多步骤研究代理
设计一个最简代理工作流，接收用户关于某公司的问题，将其拆分为子任务（网页搜索、财务数据查询、情绪检查），决定工具调用顺序，并综合生成最终答案。列出所需工具、步骤间的决策逻辑，以及添加人工干预检查点的位置。
与……比较
- Qwen3.7 Flash仅限API模型1,000,000 令牌上下文 · $0.03/M 输入，$0.13/M 输出
- Qwen3.8 Max (0902)仅限API模型1,000,000 令牌上下文 · $2.00/M 输入，$6.00/M 输出
- Qwen3.8 Omni Flash仅限API模型1,000,000 令牌上下文 · $0.15/M 输入，$0.47/M 输出
- Qwen3 VL 32B Instruct仅限API模型131,072 令牌上下文 · $0.10/M 输入，$0.42/M 输出
来自 qwen 的更多文本模型
常见问题
- 我可以本地运行Qwen3.8-Flash吗？
- 可以，权重开放并发布在Hugging Face的Qwen/Qwen3.8-Flash-Next仓库，兼容Transformers、vLLM和SGLang。但请注意总参数量为1250亿，本地部署需要强大硬件，尽管每次前向激活仅6亿参数。
- Qwen3.8-Flash的费用和上下文限制是多少？
- 通过Qwen云API，输入令牌每百万0.15美元，输出令牌每百万0.47美元，托管服务默认支持一百万令牌上下文窗口。
- Qwen3.8-Flash与其他Qwen3模型有何不同？
- 它采用了阿里巴巴称为Qwen4基础的新架构——Qwen稀疏注意力、门控残差流和N-gram嵌入，而非早期Qwen3版本使用的标准Transformer堆栈。权衡是它是实验性预览，而非完全成熟的生产模型。
船长评语真正新颖的架构且价格低廉，但应视为Qwen4的早期预览，而非成熟的生产选择。
Hugging Face 上的模型卡
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。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #37 Hottest Text / LLM model · #37 Hottest Text / LLM text model
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Qwen3.8 Flash 热度趋势
自26 Aug 2026以来的热度分数
热度评分
8,894°
本周
▲
37.8%
8,851° 当时，8,894° 现在
本月
▲
532%
8,650° 当时，8,894° 现在
过去一年
n/a
尚未发布/跟踪
7,000°
起点
评分范围是 0° 到 9,999°。低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整。7,000° 是有实际数据的起点：一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里，后续的度数都是基于它的测量。起点本身不反映模型质量，只有起点以上的度数才区分不同模型。
+1,597°
OpenRouter 令牌
该模型在过去30天内通过OpenRouter处理了2,098,089,404,683个令牌，包含提示和回答。每10,000,000个令牌计为一次下载，共计209,808次；最后一天的令牌计入采用率。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。
+297°
采用率
每天大约 9,165 次下载，基于两次来源读取间的测量，不是用历史平均估算。下载速度权重是下载项的四分之一，这样能反映新热度，但不会让一天的峰值超过多年累计。
显示详细分解
本站上的每个数字都可以查证。这个模型的热度评分是 8,894°，这里一步步展示了它是如何组成的，每一步都有累计总分：起点、每个来源增加的度数、模型类型的加成以及权重年龄的扣减。颜色对应上方图表的区间。最后的词汇表解释了所有术语。
- 1从起点开始。为什么是 7,000° 而不是零：评分范围是 0° 到 9,999°，低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整且不会超过有数据的模型。7,000° 是有实际数据的起点。一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里；后续的度数都是测量值，起点以上有十个十倍下载阶梯，每阶梯增加 300°。起点对所有模型一样，不影响排名；区分模型的是起点以上的度数。7,000°累计总数
- 2加上下载量。总共209,808个下载等价量，来自OpenRouter 令牌。下载量增加十倍，热度增加相同的300°，所以大小很重要，但不会让分数失控。+1,597°8,597°累计总数
- 3增加采用率。现在大约每天9,165次下载，基于两次读数的差值，权重是四分之一。+297°8,894°累计总数
- =热度得分。这个模型在本站所有榜单上的排名。没有其他因素会调整它。8,894°
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。
这个模型的受欢迎程度相对于整个目录的变化：它在每个时间段内下载量、点赞和使用量的增长，和同一时间段内典型模型的增长相比，以及当时的热度分数。高于典型增长表示上升，低于则表示下降。过去的数据是从今天的总数、模型的第一天和测量的下载速度（如果有两次测量）推算出来的；如果模型在某个时间段开始时不存在，则显示为 n/a。
Qwen3.8 Flash 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，并查看热度分数了解趋势。
按模型系列浏览
Text / LLM 模型
434
Anima 模型
528
Chroma 模型
19
Fibo 模型
2
Flux 模型
1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153