Qwen3.8 Flash
8894°
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Qwen | contexto de 1,000,000 tokens | $0.15/M entrada, $0.47/M salida. Qwen3.8 Flash es un modelo de razonamiento multimodal de Alibaba. Está diseñado para asistencia en codificación, flujos de trabajo agenticos, comprensión visual, análisis de documentos y bases de código, interacción de escritorio, análisis de gráficos y análisis de videos largos.
Guías para este modelo
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Qwen3.8-Flash es un modelo de razonamiento multimodal de Alibaba con pesos abiertos y una ventana de contexto de un millón de tokens. Su arquitectura — Qwen Sparse Attention, Gated Residual y N-gram Embedding — está explícitamente posicionada como la base para Qwen4, convirtiéndolo tanto en una vista previa experimental como en una herramienta de producción. Con un costo inferior a medio centavo por cada mil tokens de salida, es adecuado para desarrolladores que necesitan visión, video y razonamiento de largo contexto sin una factura API elevada.
Conocido por
- Ventana de contexto de un millón de tokens para grandes bases de código y documentos extensos
- Multimodal: maneja imágenes, gráficos, video e interacción de escritorio
- Arquitectura novedosa que anticipa Qwen4: menor latencia en contexto largo mediante QSA
- Pesos abiertos en Hugging Face, compatible con vLLM, SGLang y Transformers
- 125 mil millones de parámetros totales con solo 6 mil millones activados, manteniendo bajos los costos de inferencia
Cuidado con
- Etiquetado como una arquitectura experimental; la estabilidad en producción no está garantizada.
- Los 125 mil millones de pesos totales hacen que el despliegue local sea exigente a pesar de los 6 mil millones de activados.
- Los términos de licencia no están detallados en la tarjeta del modelo; verifica el repositorio de Hugging Face antes de usarlo comercialmente.
Prompts para probar
Depurar una tubería asíncrona que falla
Tengo una tubería asíncrona en Python que procesa lotes de registros desde una cola. Los trabajadores ocasionalmente se bloquean cuando la cola se vacía a mitad del lote. Aquí está el código relevante:
```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))
```
Explica por qué ocurre el bloqueo y reescribe el worker para manejar una cola vacía limpiamente.
Analizar una imagen de gráfico
Adjunto un gráfico de un informe trimestral de negocios. Identifica el tipo de gráfico, describe la tendencia mostrada, señala cualquier anomalía o punto de inflexión, y sugiere una pregunta de seguimiento que un analista debería hacer basada en lo que muestran los datos.
Planificar un agente de investigación multi-pasos
Diseña un flujo de trabajo agente minimalista que tome una pregunta de un usuario sobre una empresa, la divida en sub-tareas (búsqueda web, consulta de datos financieros, chequeo de sentimiento), decida el orden de llamadas a herramientas y sintetice una respuesta final. Enumera las herramientas necesarias, la lógica de decisión entre pasos y dónde añadirías un punto de control con intervención humana.
Comparar con
- Qwen3.7 FlashModelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $0.03/M entrada, $0.13/M salida
- Qwen3.8 Max (0902)Modelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $2.00/M entrada, $6.00/M salida
- Qwen3.8 Omni FlashModelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $0.15/M entrada, $0.47/M salida
- Qwen3 VL 32B InstructModelo solo APIContexto de 131,072 tokens · $0.10/M entrada, $0.42/M salida
Más modelos de texto de qwen
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Qwen3.8-Flash localmente?
- Sí, los pesos son abiertos y están publicados en Hugging Face bajo el repositorio Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, compatible con Transformers, vLLM y SGLang. Ten en cuenta que el conteo total de parámetros es de 125 mil millones, por lo que el despliegue local requiere hardware significativo aunque solo se activen 6 mil millones de parámetros por pasada.
- ¿Cuánto cuesta Qwen3.8-Flash y cuál es el límite de contexto?
- A través de la API Qwen Cloud tiene un precio de $0.15 por millón de tokens de entrada y $0.47 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de un millón de tokens disponible por defecto en el servicio gestionado.
- ¿En qué se diferencia Qwen3.8-Flash de otros modelos Qwen3?
- Usa una nueva arquitectura — Qwen Sparse Attention, flujos residuales con compuertas y N-gram Embedding — que Alibaba describe como la base para Qwen4, en lugar de la pila estándar de transformadores usada en versiones anteriores de Qwen3. La desventaja es que es una vista previa experimental, no un modelo de producción completamente consolidado.
Veredicto del capitánUna arquitectura genuinamente novedosa a un precio bajo, pero trátalo como un primer vistazo a Qwen4 más que una opción definitiva para producción.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
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Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #37 Hottest Text / LLM model · #37 Hottest Text / LLM text model
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Tendencia de popularidad de Qwen3.8 Flash
Puntuación de calor desde 26 Aug 2026
Puntuación de popularidad
8,894°
Esta semana
▲
37.8%
8,851° entonces, 8,894° ahora
Este mes
▲
532%
8,650° entonces, 8,894° ahora
Último año
n/a
No fue lanzado/seguido
7,000°
Piso
La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.
+1,597°
Tokens de OpenRouter
2,098,089,404,683 tokens procesados por este modelo a través de OpenRouter en los últimos 30 días, sumando prompts y respuestas. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga en el periodo de descargas, 209,808 en total; los tokens del último día se suman a la tasa de adopción. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+297°
Tasa de adopción
Unos 9,165 descargas al día, medidos entre dos lecturas de las fuentes, nunca estimados a partir de un promedio de toda la vida. La velocidad pesa un cuarto del término de descargas, así que un aumento reciente se nota sin que un pico de un día supere años de uso.
Mostrar desglose detallado
Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 8,894°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.
- 1Empieza en el piso.Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.7,000°total acumulado
- 2Suma las descargas.209,808 equivalentes a descargas en total, de Tokens de OpenRouter. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.+1,597°8,597°total acumulado
- 3Añade la tasa de adopción.Unos 9,165 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.+297°8,894°total acumulado
- =La puntuación heat.Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.8,894°
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.
Qwen3.8 Flash es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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Explorar por familia de modelos
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Modelos Flux 3
3
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3
Modelos Iris
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Modelos MiniMax H3
364
Modelos Hunyuan
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Modelos Ideogram
20
Modelos Krea2
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Modelos Qwen
20
Modelos Qwen2
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