Kan ik Qwen3.8 Omni Flash lokaal draaien?

Nee. De gewichten zijn niet openbaar gemaakt, dus het model is alleen via API toegankelijk en kan niet op je eigen hardware worden uitgevoerd.

Wat kost het en hoe lang is de context?

De prijs is $0,15 per miljoen inputtokens en $0,47 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van één miljoen tokens.

Wat maakt dit anders dan andere Qwen-modellen?

Het is Alibaba's eerste Qwen-model dat is ontworpen rond agentisch gebruik en het eerste dat native audio-, video- en visiebegrip combineert in één model, inclusief ondersteuning voor ruimtelijke audio.

Qwen3.8 Omni Flash

6314°

#llm #qwen #visie #audio #video #redeneren

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 | $0,15/M input, $0,47/M output. Qwen3.8 Omni Flash is een omni-modale redeneermodel van Alibaba, het eerste Qwen-model gebouwd rond agentcapaciteiten met native audio-video begrip. Het is geschikt voor audio-video analyse en samenvatting, video bewerking en productie workflows, audio-video dialoog, coderen, kenniswerk en GUI-interactie, en is bijzonder sterk in langlopende multimedia taken die spraak, geluid en visuele context combineren. Het ondersteunt ook tweekanaals en vierkanaals ruimtelijke audioherkenning.

Gidsen voor dit model

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

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

Alle gidsen

Aantekeningen van de kapitein

Geschreven door Captain, de huisredacteur

Aantekeningen van 2026-10-13

Qwen3.8 Omni Flash is Alibaba's eerste Qwen-model dat is gebouwd rond agentisch werk, waarbij audio, video en visie native worden verwerkt naast tekst en code. De belangrijkste capaciteit is langvormige multimediaredenatie: het kan spraak, omgevingsgeluid en visuele context samen in één keer verwerken, inclusief twee- en vierkanaals ruimtelijke audio. Met minder dan een halve cent per duizend outputtokens ligt het ver onder de prijzen van de topmodellen, wat het de moeite waard maakt voor pipelines met een hoog volume.

Bekend om

Native audio, video en visie in één model, geen aparte pipeline nodig
Begrip van ruimtelijke audio, inclusief twee- en vierkanaalsformaten
Ingebouwde agentische ontwerp, inclusief GUI-interactie
Contextvenster van één miljoen tokens voor lange multimediataken
Concurrerende prijsstelling ver onder de meeste omni-modale concurrenten

Let op

Gewichten zijn niet openbaar; je huurt toegang via API, geen lokale optie.
De omni-modale breedte kan compromissen betekenen: verifieer de kwaliteit op jouw specifieke modaliteit voordat je een pipeline inzet.
Alibaba heeft geen gedetailleerde benchmarkvergelijkingen voor dit model gepubliceerd.

Het beste voor

Agenten en toolgebruik

Prompts om te proberen

Analyseer een videobestand

Voeg een korte videoclip toe. Beschrijf wat er visueel gebeurt, identificeer eventuele spraak of belangrijke geluiden en vat de belangrijkste informatie samen in drie bulletpoints. Noteer momenten waarop audio en beeld verschillende verhalen vertellen.

GUI-automatiseringsplan

Ik moet een repetitieve taak automatiseren in een desktop-app: een CSV-bestand openen in een spreadsheet, rijen filteren waar kolom C groter is dan 100, het resultaat kopiëren naar een nieuw blad en opslaan. Schrijf een stapsgewijs plan dat een agent kan volgen, inclusief welke UI-elementen bij elke stap moeten worden aangestuurd.

Ruimtelijke audio scène

Voeg een audiobestand toe dat met meerdere kanalen is opgenomen. Identificeer het aantal verschillende geluidsbronnen, beschrijf waar elke bron zich lijkt te bevinden ten opzichte van de luisteraar en noteer eventuele veranderingen in positie in de tijd.

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 Qwen3.8 Omni Flash lokaal draaien?: Nee. De gewichten zijn niet openbaar gemaakt, dus het model is alleen via API toegankelijk en kan niet op je eigen hardware worden uitgevoerd.
Wat kost het en hoe lang is de context?: De prijs is $0,15 per miljoen inputtokens en $0,47 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van één miljoen tokens.
Wat maakt dit anders dan andere Qwen-modellen?: Het is Alibaba's eerste Qwen-model dat is ontworpen rond agentisch gebruik en het eerste dat native audio-, video- en visiebegrip combineert in één model, inclusief ondersteuning voor ruimtelijke audio.

Oordeel van de kapitein
Een echt capabel omni-modale model tegen een prijs die pipelines met hoog volume voor audio en video haalbaar maakt, alleen beperkt door de gesloten gewichten en lock-in.

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

Also ranked: #94 Hottest Text / LLM text model

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

Meta Llama 3 70B Instruct

TEXT / LLM

Qwen3 Coder 480B A35B

TEXT / LLM

MiniMax M2.7

TEXT / LLM

Llama 3.3 70B Instruct

TEXT / LLM

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

Qwen3.8 Omni 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 audio video redeneren agenten lange context

Bladeren op modelfamilie