Czy mogę uruchomić Qwen3.8-Flash lokalnie?

Tak, wagi są otwarte i opublikowane na Hugging Face w repozytorium Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, kompatybilne z Transformers, vLLM i SGLang. Pamiętaj, że łączna liczba parametrów to 125 mld, więc lokalne wdrożenie wymaga znacznego sprzętu, mimo że aktywowanych jest tylko 6 mld parametrów na przejście.

Ile kosztuje Qwen3.8-Flash i jaki ma limit kontekstu?

Przez API Qwen Cloud kosztuje $0.15 za milion tokenów wejściowych i $0.47 za milion tokenów wyjściowych, z domyślnym oknem kontekstu na milion tokenów w usłudze zarządzanej.

Czym Qwen3.8-Flash różni się od innych modeli Qwen3?

Używa nowej architektury — Qwen Sparse Attention, Gated Residual streams i N-gram Embedding — którą Alibaba opisuje jako podstawę dla Qwen4, zamiast standardowego stosu transformera używanego w wcześniejszych wydaniach Qwen3. Kosztem jest to, że jest to eksperymentalny podgląd, a nie w pełni dojrzały model produkcyjny.

▲

37.8%

ten tydzień

Qwen3.8 Flash

8894°

#llm #qwen #wizja #wideo #rozumowanie #kodowanie

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

Qwen | kontekst 1 000 000 tokenów | 0,15 USD/M wejście, 0,47 USD/M wyjście. Qwen3.8 Flash to multimodalny model rozumowania od Alibaba. Nadaje się do wsparcia kodowania, przepływów pracy agentowych, rozumienia wizualnego, analizy dokumentów i baz kodu, interakcji na pulpicie, analizy wykresów oraz analizy długich materiałów wideo.

Poradniki do tego modelu

Jak wybrać model AI w październiku 2026: najpierw zamknięte modele, potem otwarte wagi warte pobrania

Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić

Jak zainstalować Ollama i uruchomić lokalną AI (Windows, Mac, Linux)

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

Qwen3.8-Flash to multimodalny model rozumowania od Alibaba z otwartymi wagami i oknem kontekstu na milion tokenów. Jego architektura — Qwen Sparse Attention, Gated Residual i N-gram Embedding — jest wyraźnie przedstawiona jako podstawa dla Qwen4, co czyni go zarówno narzędziem produkcyjnym, jak i eksperymentalnym podglądem. Przy koszcie poniżej pół centa za tysiąc tokenów wyjściowych jest odpowiedni dla deweloperów potrzebujących wizji, wideo i rozumowania na długim kontekście bez dużych rachunków API.

Znany z

Okno kontekstu na milion tokenów dla dużych baz kodu i długich dokumentów
Multimodalny: obsługuje obrazy, wykresy, wideo i interakcję z pulpitem
Nowatorska architektura zapowiadająca Qwen4: niższa latencja przy długim kontekście dzięki QSA
Otwarte wagi na Hugging Face, kompatybilne z vLLM, SGLang i Transformers
125 mld parametrów łącznie, z aktywacją tylko 6 mld, co utrzymuje niskie koszty inferencji

Uważaj na

Oznaczony jako eksperymentalna architektura; stabilność produkcyjna nie jest gwarantowana.
125 mld parametrów łącznie sprawia, że lokalne wdrożenie jest wymagające mimo aktywacji 6 mld.
Warunki licencji nie są szczegółowo opisane w karcie modelu; przed użyciem komercyjnym sprawdź repozytorium na Hugging Face.

Najlepszy do

Kodowanie

Agenci i użycie narzędzi

Rozumowanie

Wizja

Długi kontekst

Podpowiedzi do wypróbowania

Debugowanie nieudanej asynchronicznej pipeline

Mam asynchroniczną pipeline w Pythonie, która przetwarza partie rekordów z kolejki. Pracownicy czasem blokują się, gdy kolejka opróżnia się w trakcie partii. Oto odpowiedni kod: ```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)) ``` Wyjaśnij, dlaczego występuje zakleszczenie i przepisz funkcję worker tak, aby poprawnie obsługiwała pustą kolejkę.

Analiza obrazu wykresu

Dołączam wykres z kwartalnego raportu biznesowego. Zidentyfikuj typ wykresu, opisz pokazany trend, wskaż wszelkie anomalie lub punkty przegięcia oraz zasugeruj jedno pytanie uzupełniające, które analityk powinien zadać na podstawie danych.

Planowanie wieloetapowego agenta badawczego

Zaprojektuj minimalny agentowy workflow, który przyjmuje pytanie użytkownika o firmę, dzieli je na podzadania (wyszukiwanie w sieci, sprawdzanie danych finansowych, analiza sentymentu), decyduje o kolejności wywołań narzędzi i syntetyzuje ostateczną odpowiedź. Wymień potrzebne narzędzia, logikę decyzyjną między krokami oraz miejsce na punkt kontrolny z udziałem człowieka.

Porównaj z

Qwen3.7 Flash
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $0.03/M wejście, $0.13/M wyjście
Qwen3.8 Max (0902)
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $2.00/M wejście, $6.00/M wyjście
Qwen3.8 Omni Flash
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $0.15/M wejście, $0.47/M wyjście
Qwen3 VL 32B Instruct
Model tylko z API
Kontekst 131,072 tokenów · $0.10/M wejście, $0.42/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od qwen

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić Qwen3.8-Flash lokalnie?: Tak, wagi są otwarte i opublikowane na Hugging Face w repozytorium Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, kompatybilne z Transformers, vLLM i SGLang. Pamiętaj, że łączna liczba parametrów to 125 mld, więc lokalne wdrożenie wymaga znacznego sprzętu, mimo że aktywowanych jest tylko 6 mld parametrów na przejście.
Ile kosztuje Qwen3.8-Flash i jaki ma limit kontekstu?: Przez API Qwen Cloud kosztuje $0.15 za milion tokenów wejściowych i $0.47 za milion tokenów wyjściowych, z domyślnym oknem kontekstu na milion tokenów w usłudze zarządzanej.
Czym Qwen3.8-Flash różni się od innych modeli Qwen3?: Używa nowej architektury — Qwen Sparse Attention, Gated Residual streams i N-gram Embedding — którą Alibaba opisuje jako podstawę dla Qwen4, zamiast standardowego stosu transformera używanego w wcześniejszych wydaniach Qwen3. Kosztem jest to, że jest to eksperymentalny podgląd, a nie w pełni dojrzały model produkcyjny.

Wyrok kapitana
Naprawdę nowatorska architektura w niskiej cenie, ale traktuj ją jako wczesny podgląd Qwen4, a nie ustaloną opcję produkcyjną.

Karta modelu na Hugging Face

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.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #37 Hottest Text / LLM model · #37 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Trend popularności: Qwen3.8 Flash

Wynik heat od 26 Aug 2026

Wskaźnik popularności

8,894°

Ten tydzień

▲

37.8%

8,851° wtedy, 8,894° teraz

Ten miesiąc

▲

532%

8,650° wtedy, 8,894° teraz

Ostatni rok

n/a

Jeszcze nie wydano/śledzono

7,000°

Podstawa

Skala idzie od 0° do 9 999°. Wszystko poniżej 7,000° jest zarezerwowane dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych: model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi na tej podstawie, a pomiary wypełniają stopnie powyżej niej. Podstawa nic nie mówi o modelu; to stopnie powyżej niej robią różnicę i to one rozróżniają modele.

+1,597°

Tokeny OpenRouter

2,098,089,404,683 tokenów przetworzonych przez ten model przez OpenRouter w ciągu ostatnich 30 dni, razem zapytania i odpowiedzi. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie w terminie pobrań, łącznie 209,808; tokeny z ostatniego dnia wchodzą do wskaźnika adopcji. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+297°

Tempo adopcji

Około 9,165 pobrań dziennie, mierzone między dwoma odczytami źródeł, nigdy nie szacowane na podstawie średniej z całego czasu. Prędkość waży ćwierć składnika pobrań, więc świeży wzrost jest widoczny, ale jednodniowy skok nie przebije lat użycia.

Pokaż szczegóły

Każdą liczbę na tej stronie można sprawdzić. Wynik popularności tego modelu to 8,894°, a tutaj jest zbudowany krok po kroku, z bieżącym sumowaniem po każdym składniku: podstawa, stopnie dodawane przez każde źródło, bonus za rodzaj modelu oraz odejmowanie za wiek wag. Kolory odpowiadają zakresom na wykresie powyżej. Na końcu znajduje się słownik, który wyjaśnia każde pojęcie.

1
Zacznij od podstawy.
Dlaczego 7,000°, a nie zero: skala idzie od 0° do 9 999°, a część poniżej 7,000° jest zarezerwowana dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne i nigdy nie wyprzedzały modeli z danymi. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych. Model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi tutaj; wszystko co dalej to pomiary, a przestrzeń powyżej podstawy mieści dziesięć dziesięciokrotnych kroków w pobraniach po 300° każdy. Podstawa jest taka sama dla każdego modelu, więc nic nie decyduje; decydują stopnie powyżej niej.
7,000°
bieżąca suma
2
Dodaj pobrania.
209,808 równoważników pobrań łącznie, z Tokeny OpenRouter. Dziesięć razy więcej pobrań dodaje ten sam 300°, więc rozmiar ma znaczenie, ale nigdy nie dominuje wyniku.
+1,597°
8,597°
bieżąca suma
3
Dodaj tempo adopcji.
Około 9,165 pobrań dziennie teraz, mierzone między dwoma odczytami, z wagą ćwierć pobrania.
+297°
8,894°
bieżąca suma
=
Wynik heat.
Pozycja tego modelu na każdej liście na tej stronie. Nic innego tego nie zmienia.
8,894°

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.

Jak popularność tego modelu zmieniała się w porównaniu do reszty katalogu: jego wzrost w pobraniach, polubieniach i użyciu w każdym okresie, mierzony względem typowego wzrostu modelu w tym samym czasie, wraz z jego wynikiem heat score. Powyżej typowego wzrostu oznacza wzrost, poniżej spadek. Przeszłość jest odtwarzana na podstawie dzisiejszych sum, pierwszego dnia modelu i zmierzonej prędkości pobrań, jeśli są dwa odczyty; model, który nie istniał na początku okresu, pokazuje n/d.

Podobne modele

DeepSeek V4 Flash Vision Exp

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

Qwen3.8 Flash to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm qwen wizja wideo rozumowanie kodowanie agenci długi kontekst

Przeglądaj według rodziny modeli