Qwen3.8 Max (0902)
8418°
इस मॉडल को चलाएं
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Qwen | 1,000,000 token context | $2.00/M input, $6.00/M output. Qwen3.8 Max 0902 Alibaba की Qwen टीम का Qwen3.8 Max का अपडेटेड स्नैपशॉट है। यह 2.4 ट्रिलियन-पैरामीटर मिश्रित विशेषज्ञ मॉडल है जो टेक्स्ट, छवि, और वीडियो इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट देता है, 1M-टोकन संदर्भ विंडो के साथ और डिफ़ॉल्ट रूप से तर्क सक्षम है। यह स्नैपशॉट कोडिंग और एजेंटिक कार्य के लिए पोस्ट-ट्रेंड है, जिसमें बहु-चरण सॉफ़्टवेयर परियोजनाएँ, बहु-टूल समन्वय, और लंबी अवधि के कार्य निष्पादन शामिल हैं। यह चार्ट तर्क, दस्तावेज़ पार्सिंग, और लंबी दस्तावेज़ों और विस्तारित वीडियो पर मल्टीमॉडल समझ को भी लक्षित करता है। टूल कॉलिंग, संरचित आउटपुट, और कॉन्फ़िगर करने योग्य तर्क प्रयास समर्थित हैं।
इस मॉडल के लिए गाइड
अक्टूबर 2026 में AI मॉडल कैसे चुनें: बंद स्रोत समाचार, फिर डाउनलोड करने योग्य खुले वज़न
ओपन वेट्स, ओपन सोर्स और केवल API: आप वास्तव में क्या कर सकते हैं
2026 में सबसे सस्ते 10 ChatGPT विकल्प: मुफ्त लोकल मॉडल, मुफ्त टियर और फ्लैट-रेट प्लान
कैप्टन के नोट्स
2026-10-13 के नोट्स
Qwen3.8 Max 0902 Alibaba के Qwen3.8 Max का एक पोस्ट-ट्रेंड स्नैपशॉट है, जो 2.4 ट्रिलियन पैरामीटर वाला मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल है जिसे खासतौर पर कोडिंग और एजेंटिक पाइपलाइनों के लिए ट्यून किया गया है। यह टेक्स्ट, इमेज, और वीडियो इनपुट लेता है, डिफ़ॉल्ट रूप से तर्क करता है, और एक मिलियन टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो तक फैलता है। यदि आप मल्टी-स्टेप सॉफ्टवेयर प्रोजेक्ट चलाते हैं, लंबे कार्यों में टूल्स का समन्वय करते हैं, या घने दस्तावेज़ और वीडियो पार्स करते हैं, तो यह उस काम के लिए बना मॉडल है।
के लिए जाना जाता है
- मल्टी-स्टेप कोडिंग प्रोजेक्ट्स और लंबे एजेंटिक कार्य निष्पादन के लिए पोस्ट-ट्रेंड।
- टेक्स्ट, इमेज, और वीडियो इनपुट स्वीकार करता है, एक मिलियन टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ।
- डिफ़ॉल्ट रूप से तर्क सक्षम, कॉन्फ़िगर करने योग्य प्रयास स्तरों के साथ।
- लंबे मल्टीमॉडल इनपुट पर चार्ट तर्क और दस्तावेज़ पार्सिंग।
- पाइपलाइन एकीकरण के लिए टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट निर्मित।
सावधान रहें
- केवल API; खुले वज़न नहीं, इसलिए आप इसे लोकल नहीं चला सकते या मॉडल का ऑडिट नहीं कर सकते।
- आउटपुट की कीमत $6.00 प्रति मिलियन टोकन है — भारी आउटपुट वाले एजेंटिक लूप्स में यह जल्दी बढ़ेगी।
- तर्क डिफ़ॉल्ट रूप से चालू है; यदि आपको केवल पूर्णताएँ चाहिए, तो जांचें कि क्या आप इसे वास्तव में बंद कर सकते हैं।
के लिए सबसे अच्छा
प्रयास करने के लिए प्रॉम्प्ट
मल्टी-टूल एजेंट योजना
आपके पास वेब सर्च टूल, कोड निष्पादन टूल, और फाइल-राइट टूल की पहुंच है। एक उपयोगकर्ता चाहता है एक Python स्क्रिप्ट जो वर्तमान टॉप-10 Hacker News कहानियों को लाए, प्रत्येक को टिप्पणी संख्या के आधार पर स्कोर करे, और एक रैंक्ड CSV डिस्क पर सेव करे। पूरी एजेंट योजना लिखें: कौन से टूल कॉल करेंगे, किस क्रम में, और क्यों, फिर अंतिम स्क्रिप्ट बनाएं।
लंबे दस्तावेज़ निष्कर्षण
मैं एक 200-पृष्ठ की तकनीकी विनिर्देश PDF संलग्न कर रहा हूँ। हर प्रदर्शन बेंचमार्क वाली तालिका निकालें, प्रत्येक में मीट्रिक नाम और इकाइयाँ पहचानें, और एक एकीकृत JSON एरे लौटाएं जहाँ प्रत्येक ऑब्जेक्ट के पास keys हों: table_title, metrics (नाम और इकाई की सूची), और page_number।
छवि से चार्ट तर्क
मैं एक बार चार्ट संलग्न कर रहा हूँ जो पाँच उत्पाद लाइनों की तिमाही राजस्व तीन वर्षों में दिखाता है। पहचानें कौन सी उत्पाद लाइन का सबसे अधिक चक्रवृद्धि विकास दर था, चार्ट से संख्यात्मक रूप से दर का अनुमान लगाएं, और अपना तर्क चरण-दर-चरण समझाएं।
की तुलना करें
- Qwen3.8 Flashओपन-वेट्स मॉडल1,000,000 टोकन संदर्भ · $0.15/M इनपुट, $0.47/M आउटपुट
- Qwen3.8 27Bओपन-वेट्स मॉडल1,000,000 टोकन संदर्भ · $0.24/M इनपुट, $2.20/M आउटपुट
- Qwen3.6 35B A3Bओपन-वेट्स मॉडल262,144 टोकन संदर्भ · $0.15/M इनपुट, $1.00/M आउटपुट
- Qwen3.5-9Bओपन-वेट्स मॉडल262,144 टोकन संदर्भ · $0.10/M इनपुट, $0.15/M आउटपुट
qwen से और टेक्स्ट मॉडल
लोग जो सवाल पूछते हैं
- क्या मैं Qwen3.8 Max 0902 को लोकल चला सकता हूँ?
- नहीं। Alibaba ने इस मॉडल के लिए खुले वज़न जारी नहीं किए हैं; यह केवल API के माध्यम से उपलब्ध है।
- कीमत क्या है और कॉन्टेक्स्ट विंडो कितनी बड़ी है?
- कीमत $2.00 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $6.00 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है, कॉन्टेक्स्ट विंडो एक मिलियन टोकन की है।
- यह स्नैपशॉट मूल Qwen3.8 Max से कैसे अलग है?
- यह 0902 स्नैपशॉट कोडिंग, एजेंटिक वर्कफ़्लोज़, मल्टी-टूल ऑर्केस्ट्रेशन, चार्ट तर्क, और लंबे दस्तावेज़ मल्टीमॉडल समझ पर अतिरिक्त फोकस के साथ पोस्ट-ट्रेंड है — ये क्षमताएँ मूल मॉडल के सामान्य प्रशिक्षण से आगे हैं।
कैप्टन का निर्णयएक गंभीर एजेंटिक और कोडिंग वर्कहॉर्स जिसमें वास्तविक एक मिलियन टोकन मल्टीमॉडल कॉन्टेक्स्ट है, जो जो करता है उसके लिए उचित मूल्य निर्धारण है — बस आउटपुट मात्रा पर ध्यान रखें।
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।
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Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #60 Hottest Text / LLM model · #60 Hottest Text / LLM text model
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Qwen3.8 Max (0902) लोकप्रियता रुझान
3 Sep 2026 से हीट स्कोर
हीट स्कोर
8,418°
इस सप्ताह
▲
16.2%
8,397° तब, 8,418° अब
इस महीने
▲
156%
8,292° तब, 8,418° 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।
+1,418°
OpenRouter टोकन
पिछले 30 दिनों में इस मॉडल ने OpenRouter के माध्यम से 532,019,137,329 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 53,201; अंतिम दिन के टोकन अपनाने की दर में शामिल होते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings)।
विस्तृत विवरण दिखाओ
इस साइट पर हर नंबर की जांच की जा सकती है। इस मॉडल का हीट स्कोर 8,418° 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 53,201 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।+1,418°8,418°चल रहा कुल
- =हीट स्कोर।इस मॉडल का इस साइट की हर सूची में स्थान। इसे कुछ और नहीं बदलता।8,418°
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 Max (0902) 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