Qwen3.8 Omni Flash
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Qwen | contexto de 1,000,000 tokens | $0.15/M entrada, $0.47/M salida. Qwen3.8 Omni Flash es un modelo de razonamiento omnicanal de Alibaba, el primer modelo Qwen construido alrededor de capacidades agenticas con comprensión nativa de audio y video. Es adecuado para análisis y resumen de audio-video, flujos de trabajo de edición y producción de video, diálogo audio-video, codificación, trabajo de conocimiento e interacción con GUI, y es particularmente fuerte en tareas multimedia de formato largo que combinan habla, sonido y contexto visual. También soporta comprensión de audio espacial de dos y cuatro canales.
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Qwen3.8 Omni Flash es el primer modelo Qwen de Alibaba diseñado para trabajo agente, manejando audio, video y visión de forma nativa junto con texto y código. Su capacidad principal es el razonamiento multimedia de larga duración: puede procesar voz, sonido ambiental y contexto visual juntos en una sola pasada, incluyendo audio espacial de dos y cuatro canales. Con menos de medio centavo por mil tokens de salida, está muy por debajo de los precios de frontera, lo que lo hace interesante para pipelines de alto volumen.
Conocido por
- Audio, video y visión nativos en un solo modelo, sin necesidad de pipeline separado
- Comprensión de audio espacial, incluyendo formatos de dos y cuatro canales
- Diseño agente incorporado, incluyendo interacción GUI
- Ventana de contexto de un millón de tokens para tareas multimedia largas
- Precio competitivo muy por debajo de la mayoría de rivales omnidireccionales
Cuidado con
- Los pesos no son públicos; se accede mediante API, sin opción local.
- La amplitud omnidireccional puede implicar compromisos: verifica la calidad en tu modalidad específica antes de comprometer un pipeline.
- Alibaba no ha publicado comparativas detalladas de benchmarks para este modelo.
Prompts para probar
Analizar un archivo de video
Adjunta un clip de video corto. Describe lo que sucede visualmente, identifica cualquier discurso o sonidos significativos y resume la información clave en tres puntos. Nota cualquier momento donde el audio y el video cuenten historias diferentes.
Plan de automatización GUI
Necesito automatizar una tarea repetitiva en una aplicación de escritorio: abrir un archivo CSV en una hoja de cálculo, filtrar filas donde la columna C sea mayor a 100, copiar el resultado a una nueva hoja y guardarlo. Escribe un plan paso a paso que un agente pueda seguir, incluyendo qué elementos de la interfaz apuntar en cada paso.
Escena de audio espacial
Adjunta un archivo de audio grabado con múltiples canales. Identifica el número de fuentes de sonido distintas, describe dónde parece estar posicionada cada una respecto al oyente y nota cualquier cambio de posición en el tiempo.
Comparar con
- Qwen3.8 FlashModelo con pesos abiertosContexto de 1,000,000 tokens · $0.15/M entrada, $0.47/M salida
- Qwen3.8 27BModelo con pesos abiertosContexto de 1,000,000 tokens · $0.24/M entrada, $2.20/M salida
- Qwen3.6 35B A3BModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.15/M entrada, $1.00/M salida
- Qwen3.5-9BModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.10/M entrada, $0.15/M salida
Más modelos de texto de qwen
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Qwen3.8 Omni Flash localmente?
- No. Los pesos no están publicados, por lo que el modelo es solo vía API y no puede ejecutarse en hardware propio.
- ¿Cuánto cuesta y cuál es la longitud del contexto?
- El precio es $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.
- ¿Qué lo diferencia de otros modelos Qwen?
- Es el primer modelo Qwen de Alibaba diseñado para uso agente y el primero en combinar comprensión nativa de audio, video y visión en un solo modelo, incluyendo soporte para audio espacial.
Veredicto del capitánUn modelo omnidireccional realmente capaz a un precio que hace factibles pipelines de audio-video de alto volumen, limitado solo por el bloqueo de pesos cerrados.
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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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
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.
Qwen3.8 Omni 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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