Qwen3.8 Flash
8894°
इस मॉडल को चलाएं
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Qwen | 1,000,000 token context | $0.15/M input, $0.47/M output. Qwen3.8 Flash Alibaba का एक मल्टीमॉडल तर्कशक्ति मॉडल है। यह कोडिंग सहायता, एजेंटिक वर्कफ़्लोज़, दृश्य समझ, दस्तावेज़ और कोडबेस विश्लेषण, डेस्कटॉप इंटरैक्शन, चार्ट विश्लेषण, और लंबी वीडियो विश्लेषण के लिए उपयुक्त है।
इस मॉडल के लिए गाइड
अक्टूबर 2026 में AI मॉडल कैसे चुनें: बंद स्रोत समाचार, फिर डाउनलोड करने योग्य खुले वज़न
उपयोग के अनुसार सर्वश्रेष्ठ स्थानीय LLM (अक्टूबर 2026): हर काम के लिए सही खुला मॉडल
स्थानीय AI के लिए मुझे वास्तव में कितनी VRAM चाहिए?
ओपन वेट्स, ओपन सोर्स और केवल API: आप वास्तव में क्या कर सकते हैं
Ollama कैसे इंस्टॉल करें और लोकल AI चलाएं (Windows, Mac, Linux)
कैप्टन के नोट्स
2026-10-13 के नोट्स
Qwen3.8-Flash अलिबाबा का एक मल्टीमॉडल तर्क मॉडल है जिसमें खुले वज़न और एक मिलियन टोकन का संदर्भ विंडो है। इसकी वास्तुकला—Qwen Sparse Attention, Gated Residual, और N-gram Embedding—स्पष्ट रूप से Qwen4 के लिए आधार के रूप में स्थित है, जिससे यह एक उत्पादन उपकरण के साथ-साथ एक प्रायोगिक पूर्वावलोकन भी है। प्रति हजार आउटपुट टोकन आधे सेंट से कम की कीमत पर, यह उन डेवलपर्स के लिए उपयुक्त है जिन्हें दृष्टि, वीडियो, और लंबी संदर्भ तर्क की आवश्यकता होती है बिना बड़े API बिल के।
के लिए जाना जाता है
- बड़े कोडबेस और लंबे दस्तावेज़ों के लिए एक मिलियन टोकन संदर्भ विंडो
- मल्टीमॉडल: छवियों, चार्ट, वीडियो, और डेस्कटॉप इंटरैक्शन को संभालता है
- Qwen4 के लिए पूर्वावलोकन के रूप में नवीन वास्तुकला: QSA के माध्यम से कम लंबी संदर्भ विलंबता
- Hugging Face पर खुले वज़न, vLLM, SGLang, और Transformers के साथ संगत
- 125B कुल पैरामीटर जिसमें केवल 6B सक्रिय, जिससे अनुमान लागत कम रहती है
सावधान रहें
- एक प्रायोगिक वास्तुकला पूर्वावलोकन के रूप में लेबल किया गया; उत्पादन स्थिरता की गारंटी नहीं है।
- 125B कुल वज़न स्थानीय तैनाती के लिए मांगलिक हैं, भले ही 6B सक्रियण संख्या हो।
- लाइसेंस शर्तें मॉडल कार्ड में विस्तृत नहीं हैं; व्यावसायिक उपयोग से पहले Hugging Face रिपॉजिटरी जांचें।
के लिए सबसे अच्छा
प्रयास करने के लिए प्रॉम्प्ट
एक असफल async पाइपलाइन का डिबग करें
मेरे पास एक Python async पाइपलाइन है जो कतार से रिकॉर्ड के बैचों को प्रोसेस करती है। जब कतार बैच के बीच खाली हो जाती है तो कभी-कभी वर्कर्स डेडलॉक हो जाते हैं। यहाँ संबंधित कोड है:
```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))
```
बताइए कि डेडलॉक क्यों होता है और वर्कर को इस तरह से पुनः लिखिए कि वह खाली कतार को साफ़-सुथरे तरीके से संभाले।
एक चार्ट छवि का विश्लेषण करें
मैं एक त्रैमासिक व्यावसायिक रिपोर्ट से एक चार्ट संलग्न कर रहा हूँ। चार्ट के प्रकार की पहचान करें, दिखाए गए रुझान का वर्णन करें, किसी भी विसंगति या मोड़ बिंदु को बताएं, और डेटा के आधार पर एक फॉलो-अप प्रश्न सुझाएं जो एक विश्लेषक को पूछना चाहिए।
एक बहु-चरण अनुसंधान एजेंट की योजना बनाएं
एक न्यूनतम एजेंटिक वर्कफ़्लो डिज़ाइन करें जो उपयोगकर्ता के कंपनी से संबंधित प्रश्न को उप-कार्य (वेब खोज, वित्तीय डेटा खोज, भावना जांच) में विभाजित करता है, उपकरण कॉल के क्रम का निर्णय करता है, और अंतिम उत्तर संश्लेषित करता है। आवश्यक उपकरणों की सूची बनाएं, चरणों के बीच निर्णय तर्क बताएं, और बताएं कि आप कहाँ मानव-इन-द-लूप चेकपॉइंट जोड़ेंगे।
की तुलना करें
- Qwen3.7 Flashकेवल API मॉडल1,000,000 टोकन संदर्भ · $0.03/M इनपुट, $0.13/M आउटपुट
- Qwen3.8 Max (0902)केवल API मॉडल1,000,000 टोकन संदर्भ · $2.00/M इनपुट, $6.00/M आउटपुट
- Qwen3.8 Omni Flashकेवल API मॉडल1,000,000 टोकन संदर्भ · $0.15/M इनपुट, $0.47/M आउटपुट
- Qwen3 VL 32B Instructकेवल API मॉडल131,072 टोकन संदर्भ · $0.10/M इनपुट, $0.42/M आउटपुट
qwen से और टेक्स्ट मॉडल
लोग जो सवाल पूछते हैं
- क्या मैं Qwen3.8-Flash को स्थानीय रूप से चला सकता हूँ?
- हाँ, वज़न खुले हैं और Hugging Face पर Qwen/Qwen3.8-Flash-Next रिपॉजिटरी के तहत प्रकाशित हैं, जो Transformers, vLLM, और SGLang के साथ संगत हैं। ध्यान दें कि कुल पैरामीटर संख्या 125B है, इसलिए स्थानीय तैनाती के लिए पर्याप्त हार्डवेयर की आवश्यकता होती है, भले ही प्रति फॉरवर्ड पास केवल 6B पैरामीटर सक्रिय हों।
- Qwen3.8-Flash की कीमत क्या है और संदर्भ सीमा कितनी है?
- Qwen Cloud API के माध्यम से इसका मूल्य $0.15 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $0.47 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है, और प्रबंधित सेवा पर डिफ़ॉल्ट रूप से एक मिलियन टोकन संदर्भ विंडो उपलब्ध है।
- Qwen3.8-Flash अन्य Qwen3 मॉडलों से कैसे अलग है?
- यह एक नई वास्तुकला—Qwen Sparse Attention, Gated Residual स्ट्रीम्स, और N-gram Embedding—का उपयोग करता है जिसे अलिबाबा Qwen4 के लिए आधार के रूप में वर्णित करता है, न कि पहले के Qwen3 संस्करणों में उपयोग किए गए मानक ट्रांसफॉर्मर स्टैक के रूप में। इसका मतलब है कि यह एक प्रायोगिक पूर्वावलोकन है, न कि पूरी तरह से परिपक्व उत्पादन मॉडल।
कैप्टन का निर्णयएक वास्तव में नवीन वास्तुकला कम कीमत पर, लेकिन इसे एक स्थिर उत्पादन विकल्प के बजाय Qwen4 के शुरुआती पूर्वावलोकन के रूप में देखें।
Hugging Face पर मॉडल कार्ड
कैप्टन ये नोट्स मॉडल के अपने विवरण और मॉडल कार्ड से लिखता है। कीमतें और संदर्भ आकार लेखन के समय प्रदाता के हैं और बदल सकते हैं।
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 लोकप्रियता रुझान
26 Aug 2026 से हीट स्कोर
हीट स्कोर
8,894°
इस सप्ताह
▲
37.8%
8,851° तब, 8,894° अब
इस महीने
▲
532%
8,650° तब, 8,894° अब
पिछला साल
n/a
अभी जारी/ट्रैक नहीं हुआ
7,000°
फर्श
स्केल 0° से 9,999° तक चलता है। 7,000° से नीचे सब उन मॉडलों के लिए रखा गया है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है: एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह फर्श पर बैठता है, और माप ऊपर के डिग्री भरते हैं। फर्श मॉडल के बारे में कुछ नहीं कहता; केवल ऊपर के डिग्री कहते हैं, और वही एक मॉडल को दूसरे से अलग करते हैं।
+1,597°
OpenRouter टोकन
पिछले 30 दिनों में इस मॉडल ने OpenRouter के माध्यम से 2,098,089,404,683 टोकन संसाधित किए, प्रॉम्प्ट और उत्तर दोनों मिलाकर। हर 10,000,000 टोकन डाउनलोड अवधि में एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं, कुल 209,808; अंतिम दिन के टोकन अपनाने की दर में शामिल होते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings)।
+297°
अपनाने की दर
लगभग 9,165 डाउनलोड प्रति दिन, स्रोतों के दो रीडिंग के बीच मापा गया, कभी भी जीवनकाल औसत से अनुमानित नहीं। स्पीड डाउनलोड टर्म का एक चौथाई वजन रखती है, इसलिए एक ताजा उछाल दिखता है बिना एक दिन के स्पाइक को वर्षों के उपयोग से ऊपर रखे।
विस्तृत विवरण दिखाओ
इस साइट पर हर नंबर की जांच की जा सकती है। इस मॉडल का हीट स्कोर 8,894° है, और इसे एक-एक घटक के हिसाब से बनाया गया है, हर एक के बाद कुल योग के साथ: फर्श, हर स्रोत द्वारा जोड़े गए डिग्री, मॉडल के प्रकार के लिए बोनस और इसके वज़न की उम्र जो घटाती है। रंग ऊपर के चार्ट के बैंड हैं। अंत में शब्दावली हर शब्द को परिभाषित करती है।
- 1फर्श से शुरू करें।क्यों 7,000° और शून्य नहीं: स्केल 0° से 9,999° तक चलता है, और 7,000° से नीचे का हिस्सा उन मॉडलों के लिए आरक्षित है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें और कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर न रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है। एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह यहाँ बैठता है; इसके बाद सब माप है, और फर्श के ऊपर जगह में दस दस गुना कदम होते हैं, हर एक 300° के। फर्श हर मॉडल के लिए एक जैसा है, इसलिए यह कुछ तय नहीं करता; ऊपर के डिग्री तय करते हैं।7,000°चल रहा कुल
- 2डाउनलोड जोड़ें।कुल 209,808 डाउनलोड-बराबर, OpenRouter टोकन से। दस गुना डाउनलोड से वही 300° बढ़ता है, इसलिए साइज मायने रखता है लेकिन स्कोर को कभी भी ज्यादा नहीं बढ़ाता।+1,597°8,597°चल रहा कुल
- 3अपनाने की दर जोड़ो।अभी लगभग 9,165 डाउनलोड रोज़ाना, दो माप के बीच मापा गया, जो वजन का एक चौथाई है।+297°8,894°चल रहा कुल
- =हीट स्कोर।इस मॉडल का इस साइट की हर सूची में स्थान। इसे कुछ और नहीं बदलता।8,894°
शब्दावली: यहाँ इस्तेमाल हुए शब्द
- हीट स्कोर
- एक नंबर जो बताता है कि मॉडल अभी कितना इस्तेमाल हो रहा है और कितना पसंद किया जा रहा है, 0° से 9,999° तक। इस साइट की हर 'सबसे गर्म' सूची इसी के हिसाब से सॉर्ट होती है।
- फ्लोर
- 7,000° जो हर मॉडल को असली डेटा के साथ मिलता है। स्केल 0° से 9,999° तक चलता है; फ्लोर से नीचे का हिस्सा बिना डेटा वाले मॉडल के लिए रखा गया है, ताकि डेटा वाला मॉडल हमेशा ऊपर रहे। फ्लोर सबके लिए एक जैसा है और कुछ तय नहीं करता; इससे ऊपर के डिग्री माप हैं।
- डाउनलोड-बराबर
- स्कोर जो कुछ भी डाउनलोड मानता है, उसका जोड़: खुद डाउनलोड, हर टोरेंट सीडर को 1,000, हर AI Horde इमेज और हर जनरेशन साइट पर रन को 1 माना जाता है।
- लॉग स्केल
- दस के हिसाब से गिनती, एक-एक करके नहीं: 1,000 से 10,000 डाउनलोड जाना उतना ही डिग्री बढ़ाता है जितना 10,000 से 100,000 जाना। इससे बड़े मॉडल बाकी सबको दबाते नहीं।
- लाइक्स
- हर स्रोत से अंगूठा ऊपर और लाइक्स, जो लॉग स्केल पर आधे डाउनलोड के बराबर हैं।
- अपनाने की दर
- अभी मॉडल को रोजाना कितने डाउनलोड मिल रहे हैं, दो माप के बीच के अंतर से। डाउनलोड के वजन का एक चौथाई।
- मापा और अनुमानित
- मापा मतलब किसी स्रोत के दो रीडिंग मौजूद हैं और उनका अंतर असली है। अनुमानित मतलब केवल आज का कुल पता है और पिछला डेटा मॉडल के जीवनकाल में फैला हुआ है; साइट बताती है कि कौन सा दिखा रही है।
- सीडर
- कोई जो वज़न की कॉपी ऑनलाइन रखता है ताकि दूसरे टोरेंट के जरिए डाउनलोड कर सकें, या होस्टेड मिरर जो ऐसा करता है। हर एक को 1,000 डाउनलोड माना जाता है।
- AI हॉरड
- एक स्वयंसेवी नेटवर्क जो दान किए गए कंप्यूटरों पर मुफ्त में इमेज बनाता है। किसी मॉडल के साथ बनाई गई इमेज की संख्या सार्वजनिक होती है, और हर एक को एक डाउनलोड माना जाता है।
- जनरेशन साइट्स
- ऐसी साइट्स जो अपने मॉडल की कॉपी होस्ट करती हैं और लोगों को उससे जनरेट करने देती हैं, जैसे PixAI, SeaArt और Yodayo। इनके डाउनलोड Civitai की तरह गिने जाते हैं और हर जनरेशन रन को एक डाउनलोड माना जाता है।
- OpenRouter टोकन
- Claude या GPT जैसे API के माध्यम से सेवा प्राप्त टेक्स्ट मॉडल के लिए डाउनलोड करने के लिए कोई वज़न नहीं होता, इसलिए इसका उपयोग टोकन में मापा जाता है: वे टेक्स्ट के टुकड़े जो इसने OpenRouter के माध्यम से पढ़े और लिखे, जो कई ऐप्स द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक गेटवे है, पिछले 30 दिनों में। हर 10,000,000 टोकन एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- पूरा मॉडल (चेकपॉइंट)
- खुद जनरेट करने वाली फाइल, वज़न खुद में। इसे बोनस मिलता है क्योंकि एड-ऑन इसी पर निर्भर होते हैं।
- LoRA और एम्बेडिंग
- छोटे एड-ऑन फाइल जो किसी और के वज़न को एक स्टाइल, कैरेक्टर या कॉन्सेप्ट की ओर मोड़ते हैं। ये अकेले नहीं चल सकते।
- फैमिली और वज़न
- जिस बेस पर मॉडल बना है, जैसे SD 1.5, SDXL, Flux या Wan। हर मॉडल अपने फैमिली के वज़न की रिलीज़ तारीख विरासत में लेता है।
- उम्र
- कितने समय पहले फैमिली के वज़न आए थे उसके हिसाब से घटाई गई डिग्री: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक। यह पुराने डाउनलोड्स को सूची के शीर्ष से फ्रीज करके रखता है।
- फैमिली बूस्ट
- इस साइट द्वारा अभी आगे बढ़ाए जा रहे फैमिली के LoRA के लिए एक छोटा, सीमित बढ़ावा, जो हमेशा ब्रेकडाउन में दिखता है।
- स्टैंड-इन स्कोर
- एक स्थिर संख्या जो उस मॉडल को दी जाती है जिसके लिए अभी कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं है, ताकि सूचियाँ पूरी रहें। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता।
- नया! (ग्रेस अवधि)
- एक मॉडल जो 7 दिनों से कम पुराना है, वह स्कोर के बजाय नया! दिखाता है और रैंकिंग में कोई स्थान नहीं रखता। इसका स्कोर पहले दिन से गणना किया जाता है, लेकिन एक दिन पुराना मॉडल सबसे तेज़ बढ़ता है, इसलिए बिना इंतजार के सप्ताह का #1 हमेशा कल निकला हुआ मॉडल होता बजाय उस मॉडल के जो एक सप्ताह तक टिके।
- ट्रेंड
- किसी अवधि में मॉडल की बढ़त की तुलना उसी अवधि में सामान्य मॉडल की बढ़त से। सामान्य से तेज़ बढ़त को उछाल माना जाता है, धीमी को गिरावट।
- सामान्य मॉडल
- कैटलॉग का मध्य: आधे मॉडल जिनके आंकड़े हैं, उन्होंने उस अवधि में तेज़ बढ़त की, आधे ने धीमी।
इस मॉडल की लोकप्रियता कैटलॉग के बाकी हिस्सों के मुकाबले कैसे बढ़ी है: हर अवधि में डाउनलोड, लाइक और उपयोग में इसका विकास, उसी अवधि में सामान्य मॉडल के विकास के मुकाबले मापा गया, और उस समय इसका हीट स्कोर। सामान्य विकास से ऊपर बढ़ोतरी दिखाती है, नीचे गिरावट। अतीत को आज के टोटल, मॉडल के पहले दिन और मापा गया डाउनलोड स्पीड से फिर से बनाया गया है जब दो रीडिंग्स मौजूद हों; अगर मॉडल उस अवधि की शुरुआत में मौजूद नहीं था तो n/a दिखता है।
Qwen3.8 Flash Text / LLM फ़ैमिली का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो ModelTrends.ai पर सूचीबद्ध है — ओपन सोर्स AI इमेज, वीडियो और टेक्स्ट मॉडल की एक केवल-पढ़ने योग्य सूची। इसकी तुलना अन्य Text / LLM मॉडल से करें और ट्रेंड देखने के लिए इसका हीट स्कोर देखें।
मॉडल फ़ैमिली के अनुसार ब्राउज़ करें
Text / LLM मॉडल
434
Anima मॉडल
528
Chroma मॉडल
19
Fibo मॉडल
2
Flux मॉडल
1,496
Flux 2 / Klein मॉडल
1,239
Flux 3 मॉडल
3
Moss मॉडल
3
Iris मॉडल
1
MiniMax H3 मॉडल
364
Hunyuan मॉडल
204
Ideogram मॉडल
20
Krea2 मॉडल
717
Qwen मॉडल
20
Qwen2 मॉडल
47
Ltx2 मॉडल
153