Kan ik Qwen3.6 Flash lokaal draaien?

Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het is alleen via API beschikbaar en kan niet op eigen hardware worden uitgevoerd.

Wat kost Qwen3.6 Flash en hoe groot is het contextvenster?

Het standaardtarief is $0,19 per miljoen inputtokens en $1,12 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van één miljoen tokens; prijsniveaus gelden boven 256K tokens.

Welke invoertypen ondersteunt Qwen3.6 Flash?

Het accepteert tekst-, beeld- en video-invoer, waardoor het een van de weinige modellen in deze prijsklasse is die alle drie modaliteiten aankan.

Qwen3.6 Flash

5077°

#llm #qwen #visie #video #redeneren #lange context

Voer dit model uit

Aanbiedingen / Advertenties

OpenRouter Terminal / API

Betaal per token

Chat met dit model in de browser of roep het aan vanuit je code met één API-sleutel.

Qwen | 1.000.000 token context | $0.19/M input, $1.12/M output. Qwen3.6 Flash is een snel en efficiënt taalmodel uit Alibaba's Qwen 3.6-serie. Het ondersteunt tekst-, beeld- en video-invoer met een contextvenster van 1 miljoen tokens. Gelaagde prijzen gelden boven 256K tokens. Prompt caching wordt ondersteund, met expliciete cache-lees- en cache-creatiekosten.

Gidsen voor dit model

De 10 goedkoopste ChatGPT-alternatieven in 2026: gratis lokale modellen, gratis tiers en vaste prijsplannen

Hoe kies je een AI-model in oktober 2026: eerst het nieuws over gesloten modellen, dan de open modellen die het downloaden waard zijn

Open weights vs open source vs alleen API: wat je eigenlijk mag doen

Alle gidsen

Aantekeningen van de kapitein

Geschreven door Captain, de huisredacteur

Aantekeningen van 2026-10-13

Qwen3.6 Flash is een snel multimodaal taalmodel van Alibaba dat tekst-, beeld- en video-invoer accepteert. De belangrijkste eigenschap is een contextvenster van één miljoen tokens tegen een prijs die aanzienlijk lager ligt dan die van de meeste toonaangevende modellen. Het is geschikt voor ontwikkelaars en onderzoekers die lange contexten of multimodale toepassingen nodig hebben zonder een hoge API-kostenpost.

Bekend om

Contextvenster van één miljoen tokens, een van de grootste die beschikbaar zijn in deze prijsklasse.
Accepteert tekst-, beeld- en video-invoer in één model.
Promptcaching ondersteund, wat kosten verlaagt bij herhaalde of lange prompts.
Geprijsd onder $0,20 per miljoen inputtokens bij standaard contextlengtes.

Let op

Gelaagde prijsstelling geldt boven 256K tokens, dus zeer lange contexten kosten meer dan het basistarief.
Gewichten zijn niet gepubliceerd; je bent gebonden aan de API van Alibaba zonder lokale optie.
Er zijn geen modelkaartdetails gepubliceerd, dus specifieke capaciteiten buiten de functielijst zijn onbekend.

Het beste voor

Prompts om te proberen

Vat een lang document samen

Hier is een uitgebreid onderzoeksrapport. Lees de hele tekst, identificeer de drie belangrijkste bevindingen, leg de gebruikte methodologie in één alinea uit en markeer eventuele beweringen die niet door de gepresenteerde data worden ondersteund. Geef daarna een uitvoerende samenvatting van één alinea die een niet-specialist kan gebruiken.

Analyseer een geüpload beeld

Ik voeg een screenshot van een datadashboard toe. Beschrijf wat elk diagram toont, identificeer de belangrijkste trend die zichtbaar is over alle panelen en stel twee vervolgvragen voor die een analist zou moeten onderzoeken op basis van wat je ziet.

Denk na over een complex plan

Een klein softwareteam van vier personen moet een monolithische applicatie in zes maanden migreren naar microservices zonder het product offline te halen. Identificeer de drie risicovolste stappen in dat proces, leg uit waarom elke stap risicovol is en stel voor elke stap een concrete mitigatie voor.

Vergelijk met

Qwen3.8 Flash
Model met open gewichten
1,000,000 token context · $0.15/M invoer, $0.47/M uitvoer
Qwen3.8 27B
Model met open gewichten
1,000,000 token context · $0.24/M invoer, $2.20/M uitvoer
Qwen3.6 35B A3B
Model met open gewichten
262,144 token context · $0.15/M invoer, $1.00/M uitvoer
Qwen3.5-9B
Model met open gewichten
262,144 token context · $0.10/M invoer, $0.15/M uitvoer

Meer tekstmodellen van qwen

Veelgestelde vragen

Kan ik Qwen3.6 Flash lokaal draaien?: Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het is alleen via API beschikbaar en kan niet op eigen hardware worden uitgevoerd.
Wat kost Qwen3.6 Flash en hoe groot is het contextvenster?: Het standaardtarief is $0,19 per miljoen inputtokens en $1,12 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van één miljoen tokens; prijsniveaus gelden boven 256K tokens.
Welke invoertypen ondersteunt Qwen3.6 Flash?: Het accepteert tekst-, beeld- en video-invoer, waardoor het een van de weinige modellen in deze prijsklasse is die alle drie modaliteiten aankan.

Oordeel van de kapitein
Een echt goedkope instapmogelijkheid voor lange context en multimodale API-toepassingen, alleen beperkt door gesloten gewichten en beperkte documentatie.

De kapitein schrijft deze aantekeningen op basis van de eigen beschrijving en modelkaart van het model. Prijzen en contextgroottes zijn die van de provider op het moment van schrijven en kunnen veranderen.

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

Not this creator?

Get your own badge

Hoe deze score wordt opgebouwd

Dit model heeft nog geen populariteitsgegevens van welke bron dan ook, dus het krijgt een tijdelijke waarde onder 7,000° om de lijsten compleet te houden. Het staat nooit hoger dan een model met data. De uitsplitsing verschijnt hier zodra een bron het rapporteert.

Woordenlijst: de gebruikte termen

Heat-score: Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
Vloer: De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
Download-equivalenten: Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
Logaritmische schaal: Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
Likes: Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
Adoptiesnelheid: Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
Gemeten en geschat: Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
Seeder: Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
AI Horde: Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
Generatiesites: Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
OpenRouter tokens: Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Volledig model (checkpoint): De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
LoRA en embedding: Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
Familie en gewichten: De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
Leeftijd: Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
Familie boost: Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
Stand-in score: Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
Nieuw! (gratieperiode): Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
Trend: Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
Typisch model: Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.

Vergelijkbare modellen

AI-modellen voor het genereren van afbeeldingen, video en tekst

Qwen3.6 Flash is een tekstmodel voor de Text / LLM-familie, vermeld op ModelTrends.ai, een alleen-lezen catalogus van open source AI-modellen voor afbeeldingen, video en tekst. Vergelijk het met andere Text / LLM-modellen en bekijk de populariteitsscore om de trend te zien.

Meer Text / LLM-modellen Meer Text / LLM Tekst / LLM llm qwen visie video redeneren lange context snel budget

Bladeren op modelfamilie