Pot rula Qwen3.8 Omni Flash local?

Nu. Greutățile nu sunt publice, deci modelul este disponibil doar prin API și nu poate fi rulat pe hardware propriu.

Care este costul și cât de lungă este fereastra de context?

Prețul este de 0,15 USD per milion de tokeni de intrare și 0,47 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de un milion de tokeni.

Ce îl diferențiază de celelalte modele Qwen?

Este primul model Qwen al Alibaba proiectat pentru utilizare agentică și primul care combină înțelegerea nativă a audio, video și viziune într-un singur model, inclusiv suport pentru audio spațial.

Qwen3.8 Omni Flash

6314°

#llm #qwen #viziune #audio #video #raționament

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Qwen | context de 1.000.000 tokeni | $0.15/M input, $0.47/M output. Qwen3.8 Omni Flash este un model omni-modal de raționament de la Alibaba, primul model Qwen construit în jurul capacităților agentice cu înțelegere nativă audio-video. Este potrivit pentru analiză și sumarizare audio-video, fluxuri de lucru de editare și producție video, dialog audio-video, codare, muncă de cunoaștere și interacțiune GUI, fiind deosebit de puternic la sarcini multimedia de lungă durată care combină vorbirea, sunetul și contextul vizual. Suportă, de asemenea, înțelegerea audio spațială pe două și patru canale.

Ghiduri pentru acest model

Cum să alegi un model AI în octombrie 2026: noutățile modelelor închise, apoi greutățile deschise care merită descărcate

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Cele 10 alternative ChatGPT cele mai ieftine în 2026: modele locale gratuite, planuri gratuite și abonamente fixe

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Qwen3.8 Omni Flash este primul model Qwen al Alibaba construit pentru muncă agentică, gestionând nativ audio, video și viziune împreună cu text și cod. Capacitatea sa principală este raționamentul multimedia pe termen lung: poate procesa simultan vorbirea, sunetele ambientale și contextul vizual într-o singură trecere, inclusiv audio spațial pe două și patru canale. La un cost sub jumătate de cent pentru o mie de tokeni de ieșire, se situează mult sub prețurile de frontieră, ceea ce îl face demn de luat în considerare pentru fluxuri de lucru cu volum mare.

Cunoscut pentru

Audio, video și viziune native într-un singur model, fără nevoie de pipeline separat
Înțelegerea audio spațial, inclusiv formate pe două și patru canale
Design agentic încorporat, inclusiv interacțiune GUI
Fereastră de context de un milion de tokeni pentru sarcini multimedia extinse
Preț competitiv mult sub majoritatea rivalilor omni-modali

Atenție la

Greutățile nu sunt publice; accesați modelul prin API, fără opțiune locală.
Lățimea omni-modală poate implica compromisuri: verificați calitatea pe modalitatea dvs. specifică înainte de a implementa un pipeline.
Alibaba nu a publicat comparații detaliate de benchmark pentru acest model.

Cel mai bun pentru

Agenți și utilizare unelte

Sugestii de încercat

Analizați un fișier video

Atașați un scurt clip video. Descrieți ce se întâmplă vizual, identificați orice vorbire sau sunete semnificative și rezumați informațiile cheie în trei puncte. Notați orice momente în care audio și vizualul spun povești diferite.

Plan de automatizare GUI

Trebuie să automatizez o sarcină repetitivă într-o aplicație desktop: deschiderea unui fișier CSV într-un tabel, filtrarea rândurilor unde coloana C este mai mare de 100, copierea rezultatului într-o foaie nouă și salvarea acesteia. Scrieți un plan pas cu pas pe care un agent să îl urmeze, inclusiv ce elemente UI să țintească la fiecare pas.

Scenă audio spațială

Atașați un fișier audio înregistrat cu mai multe canale. Identificați numărul de surse sonore distincte, descrieți unde pare a fi poziționată fiecare față de ascultător și notați orice schimbări de poziție în timp.

Compară cu

Qwen3.8 Flash
Model cu greutăți deschise
context de 1,000,000 tokeni · $0.15/M intrare, $0.47/M ieșire
Qwen3.8 27B
Model cu greutăți deschise
context de 1,000,000 tokeni · $0.24/M intrare, $2.20/M ieșire
Qwen3.6 35B A3B
Model cu greutăți deschise
context de 262,144 tokeni · $0.15/M intrare, $1.00/M ieșire
Qwen3.5-9B
Model cu greutăți deschise
context de 262,144 tokeni · $0.10/M intrare, $0.15/M ieșire

Mai multe modele text de la qwen

Întrebări frecvente

Pot rula Qwen3.8 Omni Flash local?: Nu. Greutățile nu sunt publice, deci modelul este disponibil doar prin API și nu poate fi rulat pe hardware propriu.
Care este costul și cât de lungă este fereastra de context?: Prețul este de 0,15 USD per milion de tokeni de intrare și 0,47 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de un milion de tokeni.
Ce îl diferențiază de celelalte modele Qwen?: Este primul model Qwen al Alibaba proiectat pentru utilizare agentică și primul care combină înțelegerea nativă a audio, video și viziune într-un singur model, inclusiv suport pentru audio spațial.

Verdictul căpitanului
Un model omni-modal cu adevărat capabil la un preț care face fezabilă utilizarea în fluxuri audio-video cu volum mare, singura limitare fiind blocajul cauzat de greutățile închise.

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Qwen3.8 Omni Flash este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm qwen viziune audio video raționament agenți context lung

Răsfoiește după familia de modele