Kan jag köra Qwen3.8 Omni Flash lokalt?

Nej. Vikterna är inte offentligt tillgängliga, så modellen är endast tillgänglig via API och kan inte köras på din egen hårdvara.

Vad kostar det och hur långt är kontextfönstret?

Priset är $0,15 per miljon inmatningstokens och $0,47 per miljon utmatningstokens, med ett kontextfönster på en miljon tokens.

Vad skiljer denna från andra Qwen-modeller?

Det är Alibabas första Qwen-modell designad för agentanvändning och den första som kombinerar nativ förståelse för ljud, video och syn i en enda modell, inklusive stöd för rumsligt ljud.

Qwen3.8 Omni Flash

6314°

#llm #qwen #vision #ljud #video #resonemang

Kör modellen

Erbjudanden / annonser

OpenRouter Terminal / API

Betala per token

Chatta med den här modellen i webbläsaren eller anropa den från din kod med en API-nyckel.

Qwen | 1 000 000 tokens kontext | $0.15/M input, $0.47/M output. Qwen3.8 Omni Flash är en omnimodal resonemangsmodell från Alibaba, den första Qwen-modellen byggd kring agentfunktioner med inbyggd ljud- och videoförståelse. Den är lämpad för ljud- och videoanalys och sammanfattning, videoredigering och produktionsarbetsflöden, ljud-video-dialog, kodning, kunskapsarbete och GUI-interaktion, och är särskilt stark vid långformade multimediuppgifter som kombinerar tal, ljud och visuell kontext. Den stödjer också tvåkanaligt och fyrkanaligt rumsligt ljudförståelse.

Guider för denna modell

Hur du väljer en AI-modell i oktober 2026: nyheter om stängd källkod och öppna vikter värda att ladda ner

Öppna vikter vs öppen källkod vs endast API: vad du faktiskt får göra

De 10 billigaste ChatGPT-alternativen 2026: gratis lokala modeller, gratisnivåer och fastprisplaner

Alla guider

Kaptenens anteckningar

Skrivet av Captain, husets redaktör

Anteckningar från 2026-10-13

Qwen3.8 Omni Flash är Alibabas första Qwen-modell byggd kring agentbaserat arbete, som hanterar ljud, video och syn nativt tillsammans med text och kod. Dess främsta kapacitet är långformat multimediarationellt tänkande: den kan bearbeta tal, omgivande ljud och visuell kontext samtidigt i ett enda steg, inklusive två- och fyrakanaligt rumsligt ljud. Med en kostnad på under en halv cent per tusen utgående token ligger den långt under de dyraste priserna, vilket gör den värd att överväga för högvolymspipelines.

Känd för

Nativt ljud, video och syn i en och samma modell, ingen separat pipeline behövs
Förståelse för rumsligt ljud, inklusive två- och fyrakanaliga format
Inbyggd agentdesign, inklusive GUI-interaktion
En miljon tokens kontextfönster för långa multimediaruppgifter
Konkurrenskraftig prissättning långt under de flesta omni-modala rivaler

Se upp för

Vikterna är inte offentliga; du hyr tillgång via API, ingen lokal möjlighet.
Omni-modal bredd kan innebära kompromisser: verifiera kvaliteten på din specifika modalitet innan du satsar på en pipeline.
Alibaba har inte publicerat detaljerade jämförelser i benchmarks för denna modell.

Bäst för

Agenter och verktygsanvändning

Promptar att prova

Analysera en videofil

Bifoga ett kort videoklipp. Beskriv vad som händer visuellt, identifiera eventuellt tal eller viktiga ljud och sammanfatta nyckelinformationen i tre punkter. Notera om ljud och bild berättar olika historier vid något tillfälle.

GUI-automationsplan

Jag behöver automatisera en repetitiv uppgift i en skrivbordsapp: öppna en CSV-fil i ett kalkylblad, filtrera rader där kolumn C är större än 100, kopiera resultatet till ett nytt blad och spara det. Skriv en steg-för-steg-plan som en agent kan följa, inklusive vilka UI-element som ska användas vid varje steg.

Rumsligt ljudscenario

Bifoga en ljudfil inspelad med flera kanaler. Identifiera antalet distinkta ljudkällor, beskriv var varje verkar vara placerad i förhållande till lyssnaren och notera eventuella förändringar i position över tid.

Jämför med

Qwen3.8 Flash
Öppen vikt-modell
1,000,000 tokens kontext · $0.15/M indata, $0.47/M utdata
Qwen3.8 27B
Öppen vikt-modell
1,000,000 tokens kontext · $0.24/M indata, $2.20/M utdata
Qwen3.6 35B A3B
Öppen vikt-modell
262,144 tokens kontext · $0.15/M indata, $1.00/M utdata
Qwen3.5-9B
Öppen vikt-modell
262,144 tokens kontext · $0.10/M indata, $0.15/M utdata

Fler textmodeller från qwen

Vanliga frågor

Kan jag köra Qwen3.8 Omni Flash lokalt?: Nej. Vikterna är inte offentligt tillgängliga, så modellen är endast tillgänglig via API och kan inte köras på din egen hårdvara.
Vad kostar det och hur långt är kontextfönstret?: Priset är $0,15 per miljon inmatningstokens och $0,47 per miljon utmatningstokens, med ett kontextfönster på en miljon tokens.
Vad skiljer denna från andra Qwen-modeller?: Det är Alibabas första Qwen-modell designad för agentanvändning och den första som kombinerar nativ förståelse för ljud, video och syn i en enda modell, inklusive stöd för rumsligt ljud.

Kaptens omdöme
En verkligt kapabel omni-modal modell till ett pris som gör högvolym ljud-video-pipelines möjliga, begränsad endast av att vikterna är stängda och modellen är låst till API.

Kapten skriver dessa anteckningar från modellens egen beskrivning och model card. Priser och kontextstorlekar är från leverantören vid skrivtillfället och kan ändras.

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

Hur denna poäng räknas ihop

Den här modellen har ännu inga popularitetsdata från någon källa, så den har ett tillfälligt nummer under 7,000° som håller listorna kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data. Uppdelningen visas här så fort en källa rapporterar den.

Ordlista: termerna som används här

Heat-poäng: Ett nummer för hur mycket en modell används och efterfrågas just nu, från 0° till 9 999°. Varje lista på den här sidan som säger hetast sorteras efter den och inget annat.
Golvet: De 7 000° som varje modell med verklig data börjar från. Skalan går från 0° till 9 999°; delen under golvet är reserverad för ersättare (modeller utan data), så att en modell med data alltid rankas över en utan. Golvet är samma för alla och avgör inget; graderna ovanför är själva mätningen.
Nedladdnings-ekvivalenter: Allt som poängen räknar som en nedladdning, summerat: själva nedladdningarna, varje torrent-seeder som 1 000, varje AI Horde-bild och varje körning på en genereringssajt som en.
Logaritmisk skala: Räknar i tiotal, inte i ental: att gå från 1 000 till 10 000 nedladdningar ger lika många grader som att gå från 10 000 till 100 000. Det hindrar jättar från att tränga ut allt annat.
Gillanden: Tummar upp och gillanden från alla källor, värda hälften av en nedladdning på den logaritmiska skalan.
Adoptionshastighet: Hur många nedladdningar per dag en modell får just nu, från skillnaden mellan två mätningar av en källa. En fjärdedels vikt av nedladdningsdelen.
Mätt och uppskattad: Mätt betyder att det finns två mätningar från en källa och skillnaden är verklig. Uppskattad betyder att bara dagens total är känd och det fördelas över modellens livstid; sidan visar vilken det är.
Seeder: Någon som håller en kopia av vikterna online för andra att ladda ner via torrent, eller en hostad spegel som gör samma sak. Varje sådan räknas som 1 000 nedladdningar.
AI Horde: Ett frivilligt nätverk som genererar bilder gratis på donerade datorer. Antalet bilder det har gjort med en modell är offentligt, och varje bild räknas som en nedladdning.
Genereringssajter: Sajter som hostar sina egna kopior av en modell och låter folk generera med den, som PixAI, SeaArt och Yodayo. Deras nedladdningar räknas som Civitaís och varje genereringskörning räknas som en nedladdning.
OpenRouter-token: En textmodell som nås via API, som Claude eller GPT, har inga vikter att ladda ner, så dess användning mäts i token: textbitar den läst och skrivit via OpenRouter, en gateway som många appar använder, under de senaste 30 dagarna. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Full modell (checkpoint): Själva vikterna, filen som genererar självständigt. Den får en bonus eftersom tillägg beror på den.
LoRA och embedding: Små tilläggsfiler som styr någon annans vikter mot en stil, en karaktär eller ett koncept. De kan inte köras själva.
Familj och vikter: Basen en modell är byggd på, som SD 1.5, SDXL, Flux eller Wan. Varje modell ärver släppdatumet för sin familjs vikter.
Ålder: Poäng som dras av beroende på hur länge sedan familjens vikter släpptes: 150° per år, upp till 750°. Det behåller gamla nedladdningar som haft år på sig att samlas för att frysa toppen av listan.
Familjeboost: En liten, begränsad skjuts för LoRAs från en familj som den här sajten just nu vill lyfta fram, alltid med i uppdelningen.
Stand-in-poäng: Ett stabilt nummer under golvet som ges till en modell som ännu inte har rapporter från någon källa, så listorna förblir kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data.
Ny! (karensperiod): En modell som är mindre än 7 dagar gammal visar Ny! istället för poäng och räknas inte i rankningen. Poängen räknas från dag ett, men en modell som är en dag gammal växer snabbare än allt annat, så utan väntan skulle veckans #1 alltid vara det som kom ut igår istället för det som hållit i en vecka.
Trend: Hur en modells tillväxt under en period jämförs med den typiska modellens tillväxt under samma period. Snabbare än vanligt läses som en ökning, långsammare som en nedgång.
Typisk modell: Mitten av katalogen: hälften av modellerna med siffror växte snabbare under perioden, hälften långsammare.

Liknande modeller

Nemotron 3.5 Lightning

TEXT / LLM

AI-modeller för bild-, video- och textgenerering

Qwen3.8 Omni Flash är en textmodell för familjen Text / LLM, listad på ModelTrends.ai, en skrivskyddad katalog över AI-modeller med öppen källkod för bild, video och text. Jämför den med andra Text / LLM-modeller och se dess hettapoäng.

Fler Text / LLM-modeller llm qwen vision ljud video resonemang agenter lång kontext

Bläddra efter modellfamilj