Qwen3.6 Flash
5077°
Uruchom model
Oferty / Reklamy
Qwen | 1,000,000 tokenów kontekstu | $0.19/M wejścia, $1.12/M wyjścia. Qwen3.6 Flash to szybki, efektywny model językowy z serii Qwen 3.6 firmy Alibaba. Obsługuje wejścia tekstowe, obrazowe i wideo z oknem kontekstowym do 1 miliona tokenów. Stawki cenowe rosną powyżej 256K tokenów. Obsługuje buforowanie promptów, z wyceną zarówno za odczyt, jak i tworzenie cache.
Poradniki do tego modelu
10 najtańszych alternatyw dla ChatGPT w 2026: darmowe modele lokalne, darmowe plany i abonamenty z ryczałtem
Jak wybrać model AI w październiku 2026: najpierw zamknięte modele, potem otwarte wagi warte pobrania
Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić
Notatki kapitana
Notatki z 2026-10-13
Qwen3.6 Flash to szybki, multimodalny model językowy od Alibaba, który akceptuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazu i wideo. Jego główną cechą jest okno kontekstu o rozmiarze miliona tokenów, dostępne w cenie znacznie niższej niż większość modeli z najwyższej półki. Model ten jest odpowiedni dla deweloperów i badaczy potrzebujących pracy z długim kontekstem lub multimodalnej, bez wysokich kosztów API.
Znany z
- Okno kontekstu o rozmiarze miliona tokenów, jedno z największych dostępnych w tej kategorii cenowej.
- Akceptuje tekst, obraz i wideo w jednym modelu.
- Obsługa buforowania promptów, co zmniejsza koszty przy powtarzających się lub długich promptach.
- Cena poniżej 0,20 USD za milion tokenów wejściowych przy standardowej długości kontekstu.
Uważaj na
- Cennik progresywny zaczyna obowiązywać powyżej 256 tys. tokenów, więc bardzo długie konteksty kosztują więcej niż podstawowa stawka.
- Wagi modelu nie są udostępnione; jesteś związany z API Alibaba bez możliwości lokalnego uruchomienia.
- Brak opublikowanej karty modelu, więc szczegóły dotyczące możliwości poza listą funkcji są nieznane.
Najlepszy do
Podpowiedzi do wypróbowania
Podsumuj długi dokument
Oto obszerny raport badawczy. Przeczytaj cały tekst, zidentyfikuj trzy najważniejsze ustalenia, wyjaśnij metodologię w jednym akapicie i zaznacz wszelkie twierdzenia, które wydają się niepoparte przedstawionymi danymi. Następnie podaj jednoakapitowe streszczenie wykonawcze, na którym mógłby oprzeć się laik.
Analiza przesłanego obrazu
Załączam zrzut ekranu z pulpitu danych. Opisz, co przedstawia każdy wykres, zidentyfikuj najważniejszy trend widoczny na wszystkich panelach i zaproponuj dwa pytania kontrolne, które analityk powinien zbadać na podstawie tego, co widzisz.
Przeanalizuj złożony plan
Mały zespół programistów liczący cztery osoby musi w ciągu sześciu miesięcy przenieść monolityczną aplikację do mikroserwisów bez przerywania działania produktu. Wskaż trzy najbardziej ryzykowne kroki tego procesu, wyjaśnij, dlaczego każdy z nich jest ryzykowny, i zaproponuj konkretne środki zaradcze dla każdego z nich.
Porównaj z
- Qwen3.8 FlashModel z otwartymi wagamiKontekst 1,000,000 tokenów · $0.15/M wejście, $0.47/M wyjście
- Qwen3.8 27BModel z otwartymi wagamiKontekst 1,000,000 tokenów · $0.24/M wejście, $2.20/M wyjście
- Qwen3.6 35B A3BModel z otwartymi wagamiKontekst 262,144 tokenów · $0.15/M wejście, $1.00/M wyjście
- Qwen3.5-9BModel z otwartymi wagamiKontekst 262,144 tokenów · $0.10/M wejście, $0.15/M wyjście
Więcej modeli tekstowych od qwen
Pytania, które ludzie zadają
- Czy mogę uruchomić Qwen3.6 Flash lokalnie?
- Nie. Wagi nie zostały opublikowane, więc model jest dostępny tylko przez API i nie można go uruchomić na własnym sprzęcie.
- Ile kosztuje Qwen3.6 Flash i jak duże jest jego okno kontekstu?
- Standardowa stawka to 0,19 USD za milion tokenów wejściowych i 1,12 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu o rozmiarze miliona tokenów; ceny rosną powyżej 256 tys. tokenów.
- Jakie typy danych wejściowych obsługuje Qwen3.6 Flash?
- Akceptuje tekst, obraz i wideo, co czyni go jednym z nielicznych modeli w tej kategorii cenowej obsługujących wszystkie trzy modalności.
Wyrok kapitanaNaprawdę tani punkt wejścia do pracy z długim kontekstem i multimodalnej przez API, ograniczony jedynie przez zamknięte wagi i skąpą dokumentację.
Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.
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.
Jak ten wynik się sumuje
Ten model nie ma jeszcze danych o popularności z żadnego źródła, więc ma zastępczą wartość poniżej 7,000°, która pozwala utrzymać kompletność list. Nigdy nie zajmuje wyższej pozycji niż model z danymi. Szczegóły pojawią się tutaj, gdy tylko jakieś źródło je zgłosi.
Słowniczek: używane tu terminy
- Wynik heat
- Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
- Podstawa
- 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
- Równoważniki pobrań
- Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
- Skala logarytmiczna
- Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
- Polubienia
- Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
- Tempo adopcji
- Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
- Zmierzony i szacowany
- Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
- Seeder
- Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
- AI Horde
- Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
- Strony generujące
- Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
- Tokeny OpenRouter
- Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Pełny model (checkpoint)
- Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
- LoRA i embedding
- Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
- Rodzina i wagi
- Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
- Wiek
- Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
- Wzmocnienie rodziny
- Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
- Wynik zastępczy
- Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
- Nowy! (okres karencji)
- Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
- Trend
- Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
- Typowy model
- Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.
