Bisakah saya menjalankan Qwen3.8 Omni Flash secara lokal?

Tidak. Bobot model tidak dirilis secara publik, jadi model ini hanya tersedia melalui API dan tidak bisa dijalankan di perangkat Anda sendiri.

Berapa biayanya dan berapa panjang konteksnya?

Harga adalah $0,15 per juta token input dan $0,47 per juta token output, dengan jendela konteks satu juta token.

Apa yang membedakan model ini dari model Qwen lainnya?

Ini adalah model Qwen pertama dari Alibaba yang dirancang untuk penggunaan agen dan pertama yang menggabungkan pemahaman audio, video, dan visi native dalam satu model, termasuk dukungan audio spasial.

Qwen3.8 Omni Flash

6314°

#llm #qwen #visi #audio #video #penalaran

Jalankan model ini

Penawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar per token

Ngobrol dengan model ini di browser atau panggil dari kode kamu dengan satu API key.

Qwen | konteks 1.000.000 token | $0.15/M input, $0.47/M output. Qwen3.8 Omni Flash adalah model penalaran omni-modal dari Alibaba, model Qwen pertama yang dibangun dengan kemampuan agenik dan pemahaman audio-video asli. Cocok untuk analisis dan ringkasan audio-video, alur kerja pengeditan dan produksi video, dialog audio-video, pengkodean, pekerjaan pengetahuan, dan interaksi GUI, serta sangat kuat pada tugas multimedia panjang yang menggabungkan ucapan, suara, dan konteks visual. Mendukung juga pemahaman audio spasial dua saluran dan empat saluran.

Panduan untuk model ini

Cara memilih model AI di Oktober 2026: berita sumber tertutup, lalu bobot terbuka yang layak diunduh

Bobot terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya boleh kamu lakukan

10 Alternatif ChatGPT Termurah di 2026: model lokal gratis, tingkat gratis, dan paket tarif tetap

Semua panduan

Catatan Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Catatan dari 2026-10-13

Qwen3.8 Omni Flash adalah model Qwen pertama dari Alibaba yang dibangun dengan fokus pada kerja agen, yang menangani audio, video, dan visi secara native bersama teks dan kode. Kemampuan utamanya adalah penalaran multimedia bentuk panjang: model ini dapat memproses ucapan, suara lingkungan, dan konteks visual secara bersamaan dalam satu proses, termasuk audio spasial dua dan empat saluran. Dengan biaya kurang dari setengah sen per seribu token keluaran, harganya jauh di bawah harga frontier, sehingga layak dipertimbangkan untuk pipeline volume tinggi.

Dikenal untuk

Audio, video, dan visi native dalam satu model, tanpa pipeline terpisah
Pemahaman audio spasial, termasuk format dua dan empat saluran
Desain agen bawaan, termasuk interaksi GUI
Jendela konteks satu juta token untuk tugas multimedia panjang
Harga kompetitif jauh di bawah kebanyakan pesaing omni-modal

Waspadai

Bobot model tidak dipublikasikan; Anda menyewa akses melalui API, tanpa opsi lokal.
Kelengkapan omni-modal bisa berarti kompromi: verifikasi kualitas pada modalitas spesifik Anda sebelum menetapkan pipeline.
Alibaba belum menerbitkan perbandingan benchmark rinci untuk model ini.

Terbaik untuk

Agen dan penggunaan alat

Prompt untuk dicoba

Analisis file video

Lampirkan klip video pendek. Jelaskan apa yang terjadi secara visual, identifikasi ucapan atau suara signifikan, dan ringkas informasi utama dalam tiga poin. Catat momen di mana audio dan visual menceritakan hal berbeda.

Rencana otomasi GUI

Saya perlu mengotomatisasi tugas berulang di aplikasi desktop: membuka file CSV di spreadsheet, memfilter baris di mana kolom C lebih besar dari 100, menyalin hasil ke lembar baru, dan menyimpannya. Tulis rencana langkah demi langkah yang bisa diikuti agen, termasuk elemen UI yang ditargetkan di setiap langkah.

Adegan audio spasial

Lampirkan file audio yang direkam dengan beberapa saluran. Identifikasi jumlah sumber suara berbeda, jelaskan posisi masing-masing relatif ke pendengar, dan catat perubahan posisi seiring waktu.

Bandingkan dengan

Qwen3.8 Flash
Model dengan bobot terbuka
konteks 1,000,000 token · $0.15/M input, $0.47/M output
Qwen3.8 27B
Model dengan bobot terbuka
konteks 1,000,000 token · $0.24/M input, $2.20/M output
Qwen3.6 35B A3B
Model dengan bobot terbuka
konteks 262,144 token · $0.15/M input, $1.00/M output
Qwen3.5-9B
Model dengan bobot terbuka
konteks 262,144 token · $0.10/M input, $0.15/M output

Model teks lain dari qwen

Pertanyaan yang sering diajukan

Bisakah saya menjalankan Qwen3.8 Omni Flash secara lokal?: Tidak. Bobot model tidak dirilis secara publik, jadi model ini hanya tersedia melalui API dan tidak bisa dijalankan di perangkat Anda sendiri.
Berapa biayanya dan berapa panjang konteksnya?: Harga adalah $0,15 per juta token input dan $0,47 per juta token output, dengan jendela konteks satu juta token.
Apa yang membedakan model ini dari model Qwen lainnya?: Ini adalah model Qwen pertama dari Alibaba yang dirancang untuk penggunaan agen dan pertama yang menggabungkan pemahaman audio, video, dan visi native dalam satu model, termasuk dukungan audio spasial.

Putusan Kapten
Model omni-modal yang benar-benar mumpuni dengan harga yang membuat pipeline audio-video volume tinggi menjadi layak, hanya terkendala oleh kunci bobot tertutup.

Kapten menulis catatan ini dari deskripsi model dan kartu model itu sendiri. Harga dan ukuran konteks adalah milik penyedia pada saat penulisan dan dapat berubah.

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

Bagaimana skor ini dihitung

Model ini belum punya data popularitas dari sumber mana pun, jadi memakai angka pengganti di bawah 7,000° supaya daftar tetap lengkap. Model ini tidak pernah berada di atas model yang punya data. Rinciannya akan muncul di sini segera setelah ada laporan dari sumber.

Glosarium: istilah yang dipakai di sini

Skor heat: Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
Lantai: 7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
Setara unduhan: Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
Skala log: Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
Suka: Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
Tingkat adopsi: Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
Diukur dan diperkirakan: Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
AI Horde: Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
Situs generasi: Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
Token OpenRouter: Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
Keluarga dan bobot: Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
Usia: Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
Dorongan keluarga: Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
Skor pengganti: Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
Baru! (masa tenggang): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
Tren: Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
Model biasa: Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.

Model Serupa

Model AI untuk Pembuatan Gambar, Video & Teks

Qwen3.8 Omni Flash adalah model teks untuk keluarga Text / LLM yang tercantum di ModelTrends.ai, katalog hanya-baca untuk model AI gambar, video, dan teks open source. Bandingkan dengan model Text / LLM lainnya dan lihat skor popularitasnya untuk mengetahui trennya.

Model Text / LLM lainnya Teks / LLM Text / LLM lainnya llm qwen visi audio video penalaran agen konteks panjang

Jelajahi berdasarkan Keluarga Model