Posso eseguire Qwen3.8 Omni Flash localmente?

No. I pesi non sono stati rilasciati pubblicamente, quindi il modello è disponibile solo tramite API e non può essere eseguito sul tuo hardware.

Quanto costa e qual è la lunghezza del contesto?

Il prezzo è di $0.15 per milione di token in input e $0.47 per milione di token in output, con una finestra di contesto di un milione di token.

Cosa lo differenzia dagli altri modelli Qwen?

È il primo modello Qwen di Alibaba progettato per l’uso agentico e il primo a combinare la comprensione nativa di audio, video e visione in un unico modello, incluso il supporto per l’audio spaziale.

Qwen3.8 Omni Flash

6314°

#llm #qwen #visione #audio #video #ragionamento

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Qwen | contesto da 1.000.000 token | $0.15/M input, $0.47/M output. Qwen3.8 Omni Flash è un modello di ragionamento omni-modale di Alibaba, il primo modello Qwen costruito attorno a capacità agentiche con comprensione nativa audio-video. È adatto per analisi e sintesi audio-video, flussi di lavoro di editing e produzione video, dialogo audio-video, codifica, lavoro di conoscenza e interazione GUI, ed è particolarmente forte in compiti multimediali a lungo termine che combinano parlato, suono e contesto visivo. Supporta anche la comprensione audio spaziale a due e quattro canali.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Qwen3.8 Omni Flash è il primo modello Qwen di Alibaba progettato per il lavoro agentico, che gestisce nativamente audio, video e visione insieme a testo e codice. La sua capacità principale è il ragionamento multimediale a lungo termine: può elaborare contemporaneamente parlato, suoni ambientali e contesto visivo in un unico passaggio, inclusi audio spaziali a due e quattro canali. Con un costo inferiore a mezzo centesimo per mille token di output, si colloca ben al di sotto dei prezzi di punta, rendendolo interessante per pipeline ad alto volume.

Conosciuto per

Audio, video e visione nativi in un unico modello, senza bisogno di pipeline separate
Comprensione dell’audio spaziale, inclusi formati a due e quattro canali
Design agentico integrato, inclusa l’interazione GUI
Finestra di contesto di un milione di token per compiti multimediali estesi
Prezzi competitivi ben al di sotto della maggior parte dei concorrenti omni-modali

Attenzione a

I pesi non sono pubblici; si accede tramite API in affitto, senza opzione locale.
La vastità omni-modale può comportare compromessi: verifica la qualità sulla tua specifica modalità prima di impegnarti in una pipeline.
Alibaba non ha pubblicato confronti dettagliati di benchmark per questo modello.

Ideale per

Agenti e uso di strumenti

Prompt da provare

Analizza un file video

Allega un breve clip video. Descrivi cosa accade visivamente, identifica eventuali discorsi o suoni significativi e riassumi le informazioni chiave in tre punti elenco. Nota eventuali momenti in cui audio e video raccontano storie diverse.

Piano di automazione GUI

Devo automatizzare un compito ripetitivo in un’app desktop: aprire un file CSV in un foglio di calcolo, filtrare le righe dove la colonna C è maggiore di 100, copiare il risultato in un nuovo foglio e salvare. Scrivi un piano passo-passo che un agente potrebbe seguire, includendo quali elementi UI mirare a ogni passaggio.

Scena audio spaziale

Allega un file audio registrato con più canali. Identifica il numero di sorgenti sonore distinte, descrivi dove ciascuna sembra essere posizionata rispetto all’ascoltatore e segnala eventuali cambiamenti di posizione nel tempo.

Confronta con

Qwen3.8 Flash
Modello con pesi aperti
Contesto di 1,000,000 token · Input $0.15/M, output $0.47/M
Qwen3.8 27B
Modello con pesi aperti
Contesto di 1,000,000 token · Input $0.24/M, output $2.20/M
Qwen3.6 35B A3B
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.15/M, output $1.00/M
Qwen3.5-9B
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.10/M, output $0.15/M

Altri modelli di testo da qwen

Domande frequenti

Posso eseguire Qwen3.8 Omni Flash localmente?: No. I pesi non sono stati rilasciati pubblicamente, quindi il modello è disponibile solo tramite API e non può essere eseguito sul tuo hardware.
Quanto costa e qual è la lunghezza del contesto?: Il prezzo è di $0.15 per milione di token in input e $0.47 per milione di token in output, con una finestra di contesto di un milione di token.
Cosa lo differenzia dagli altri modelli Qwen?: È il primo modello Qwen di Alibaba progettato per l’uso agentico e il primo a combinare la comprensione nativa di audio, video e visione in un unico modello, incluso il supporto per l’audio spaziale.

Verdetto del capitano
Un modello omni-modale davvero capace a un prezzo che rende fattibili pipeline audio-video ad alto volume, limitato solo dal vincolo dei pesi chiusi.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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