Qwen3.8 Flash
8894°
รันโมเดลนี้
ข้อเสนอ / โฆษณา
Qwen | บริบท 1,000,000 โทเค็น | $0.15/M อินพุต, $0.47/M เอาต์พุต Qwen3.8 Flash เป็นโมเดลใช้เหตุผลมัลติโมดอลจาก Alibaba เหมาะสำหรับช่วยเขียนโค้ด เวิร์กโฟลว์แบบตัวแทน ความเข้าใจภาพ การวิเคราะห์เอกสารและโค้ดเบส การโต้ตอบบนเดสก์ท็อป การวิเคราะห์แผนภูมิ และการวิเคราะห์วิดีโอยาว
คู่มือสำหรับโมเดลนี้
วิธีเลือกโมเดล AI ในเดือนตุลาคม 2026: ข่าวสารโมเดลปิด แล้วโมเดลเปิดที่ควรดาวน์โหลด
LLM ท้องถิ่นที่ดีที่สุดตามการใช้งาน (ตุลาคม 2026): โมเดลเปิดที่เหมาะกับทุกงาน
ฉันต้องการ VRAM เท่าไหร่สำหรับ AI ท้องถิ่นจริงๆ?
น้ำหนักเปิด vs โอเพนซอร์ส vs API-only: สิ่งที่คุณทำได้จริงๆ
วิธีติดตั้ง Ollama และใช้งาน AI แบบออฟไลน์ (Windows, Mac, Linux)
บันทึกของกัปตัน
บันทึกจาก 2026-10-13
Qwen3.8-Flash เป็นโมเดลการให้เหตุผลมัลติโมดัลจาก Alibaba ที่มีน้ำหนักเปิดและหน้าต่างบริบทขนาดหนึ่งล้านโทเค็น สถาปัตยกรรมของมัน—Qwen Sparse Attention, Gated Residual และ N-gram Embedding—ถูกวางตำแหน่งอย่างชัดเจนว่าเป็นรากฐานสำหรับ Qwen4 ทำให้เป็นทั้งตัวอย่างทดลองและเครื่องมือสำหรับการผลิต ในราคาต่ำกว่าครึ่งเซนต์ต่อพันโทเค็นเอาต์พุต เหมาะสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการการมองเห็น วิดีโอ และการให้เหตุผลบริบทยาวโดยไม่ต้องเสียค่า API สูง
เป็นที่รู้จักสำหรับ
- หน้าต่างบริบทขนาดหนึ่งล้านโทเค็นสำหรับโค้ดเบสขนาดใหญ่และเอกสารยาว
- มัลติโมดัล: รองรับภาพ แผนภูมิ วิดีโอ และการโต้ตอบบนเดสก์ท็อป
- สถาปัตยกรรมใหม่ที่เป็นตัวอย่างของ Qwen4: ลดความหน่วงบริบทยาวผ่าน QSA
- น้ำหนักเปิดบน Hugging Face, ใช้งานร่วมกับ vLLM, SGLang และ Transformers ได้
- 125B พารามิเตอร์ทั้งหมด โดยเปิดใช้งานเพียง 6B ทำให้ต้นทุนการประมวลผลต่ำ
ระวัง
- ระบุว่าเป็นตัวอย่างสถาปัตยกรรมทดลอง; ความเสถียรสำหรับการผลิตยังไม่รับประกัน
- น้ำหนักรวม 125B ทำให้การใช้งานในเครื่องต้องการฮาร์ดแวร์สูงแม้จะเปิดใช้งานเพียง 6B
- เงื่อนไขใบอนุญาตไม่ได้ระบุในบัตรโมเดล; ควรตรวจสอบที่เก็บ Hugging Face ก่อนใช้งานเชิงพาณิชย์
คำสั่งที่ควรลอง
ดีบัก pipeline async ที่ล้มเหลว
ฉันมี pipeline แบบ async ใน Python ที่ประมวลผลชุดข้อมูลจากคิว พนักงานบางครั้งเกิด deadlock เมื่อคิวว่างกลางชุด นี่คือโค้ดที่เกี่ยวข้อง:
```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))
```
อธิบายว่าทำไมถึงเกิด deadlock และเขียน worker ใหม่ให้จัดการกับคิวว่างได้อย่างถูกต้อง
วิเคราะห์ภาพแผนภูมิ
ฉันแนบแผนภูมิจากรายงานธุรกิจรายไตรมาส ช่วยระบุประเภทแผนภูมิ อธิบายแนวโน้มที่แสดง ชี้จุดผิดปกติหรือจุดเปลี่ยน และเสนอคำถามติดตามผลที่นักวิเคราะห์ควรถามตามข้อมูลนี้
วางแผนตัวแทนวิจัยหลายขั้นตอน
ออกแบบ workflow เชิงตัวแทนที่เรียบง่ายซึ่งรับคำถามจากผู้ใช้เกี่ยวกับบริษัท แบ่งเป็นงานย่อย (ค้นหาเว็บ, ตรวจสอบข้อมูลการเงิน, ตรวจสอบความรู้สึก) ตัดสินใจลำดับการเรียกใช้เครื่องมือ และสังเคราะห์คำตอบสุดท้าย ระบุเครื่องมือที่ต้องใช้ ตรรกะการตัดสินใจระหว่างขั้นตอน และจุดที่ควรเพิ่มการตรวจสอบโดยมนุษย์
เปรียบเทียบกับ
- Qwen3.7 Flashโมเดลสำหรับ API เท่านั้นบริบท 1,000,000 โทเค็น · ป้อน $0.03/M, ส่งออก $0.13/M
- Qwen3.8 Max (0902)โมเดลสำหรับ API เท่านั้นบริบท 1,000,000 โทเค็น · ป้อน $2.00/M, ส่งออก $6.00/M
- Qwen3.8 Omni Flashโมเดลสำหรับ API เท่านั้นบริบท 1,000,000 โทเค็น · ป้อน $0.15/M, ส่งออก $0.47/M
- Qwen3 VL 32B Instructโมเดลสำหรับ API เท่านั้นบริบท 131,072 โทเค็น · ป้อน $0.10/M, ส่งออก $0.42/M
โมเดลข้อความเพิ่มเติมจาก qwen
คำถามที่คนถาม
- ฉันสามารถรัน Qwen3.8-Flash ในเครื่องได้ไหม?
- ได้ น้ำหนักเปิดเผยแพร่บน Hugging Face ในที่เก็บ Qwen/Qwen3.8-Flash-Next ใช้งานร่วมกับ Transformers, vLLM และ SGLang ได้ โปรดทราบว่าจำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมดคือ 125B ดังนั้นการใช้งานในเครื่องต้องการฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพแม้จะเปิดใช้งานเพียง 6B ต่อการประมวลผล
- Qwen3.8-Flash มีค่าใช้จ่ายเท่าไรและบริบทยาวแค่ไหน?
- ผ่าน Qwen Cloud API ราคาคือ $0.15 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นอินพุต และ $0.47 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นเอาต์พุต โดยมีหน้าต่างบริบทหนึ่งล้านโทเค็นให้ใช้โดยค่าเริ่มต้นในบริการที่จัดการ
- Qwen3.8-Flash แตกต่างจากโมเดล Qwen3 รุ่นอื่นอย่างไร?
- ใช้สถาปัตยกรรมใหม่—Qwen Sparse Attention, Gated Residual streams และ N-gram Embedding—ซึ่ง Alibaba บอกว่าเป็นรากฐานสำหรับ Qwen4 แทนที่จะใช้สแต็กทรานส์ฟอร์เมอร์มาตรฐานที่ใช้ในรุ่น Qwen3 ก่อนหน้า ข้อแลกเปลี่ยนคือเป็นตัวอย่างทดลอง ไม่ใช่โมเดลที่ผ่านการทดสอบสำหรับการผลิตเต็มรูปแบบ
คำตัดสินของกัปตันสถาปัตยกรรมใหม่จริงจังในราคาต่ำ แต่ควรถือเป็นการดูตัวอย่าง Qwen4 มากกว่าการเลือกใช้ในงานผลิตที่มั่นคง
บัตรโมเดลบน Hugging Face
กัปตันเขียนบันทึกเหล่านี้จากคำอธิบายและบัตรโมเดลของโมเดล ราคากับขนาดบริบทเป็นของผู้ให้บริการในเวลาที่เขียนและอาจเปลี่ยนแปลงได้
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.
Also ranked: #37 Hottest Text / LLM model · #37 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
แนวโน้มความนิยมของ Qwen3.8 Flash
คะแนนความร้อนตั้งแต่ 26 Aug 2026
คะแนนความนิยม
8,894°
สัปดาห์นี้
▲
37.8%
8,851° ตอนนั้น, 8,894° ตอนนี้
เดือนนี้
▲
532%
8,650° ตอนนั้น, 8,894° ตอนนี้
ปีที่ผ่านมา
n/a
ยังไม่ปล่อย/ติดตาม
7,000°
ค่าพื้นฐาน
มาตรวัดมีช่วงตั้งแต่ 0° ถึง 9,999° ทุกอย่างต่ำกว่า 7,000° จะเก็บไว้สำหรับโมเดลที่ยังไม่มีแหล่งข้อมูลรายงาน ซึ่งใช้ตัวเลขแทนที่ตรงนั้นเพื่อให้รายการครบถ้วน 7,000° คือจุดเริ่มต้นของข้อมูลที่วัดได้: โมเดลที่มีข้อมูลจริงแต่แทบไม่มีการดาวน์โหลดจะอยู่ที่ค่าพื้นฐานนี้ และการวัดจะเติมองศาเพิ่มขึ้นด้านบน ค่าพื้นฐานไม่ได้บอกอะไรเกี่ยวกับโมเดลเลย; มีแค่องศาที่เพิ่มขึ้นด้านบนเท่านั้นที่บอกความแตกต่างระหว่างโมเดลแต่ละตัว
+1,597°
โทเค็น OpenRouter
โมเดลนี้ประมวลผลโทเค็น 2,098,089,404,683 ผ่าน OpenRouter ใน 30 วันที่ผ่านมา รวมคำสั่งและคำตอบ ทุก 10,000,000 โทเค็นนับเป็นการดาวน์โหลดหนึ่งครั้งในช่วงเวลาการดาวน์โหลด รวมทั้งหมด 209,808 โทเค็น โทเค็นของวันล่าสุดจะถูกนำมาคิดในอัตราการใช้งาน แหล่งข้อมูล: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+297°
อัตราการนำไปใช้
ประมาณ 9,165 ดาวน์โหลดต่อวัน วัดจากการอ่านข้อมูลสองครั้งจากแหล่งข้อมูล ไม่ได้คาดเดาจากค่าเฉลี่ยตลอดอายุการใช้งาน ความเร็วมีน้ำหนักเป็นหนึ่งในสี่ของส่วนดาวน์โหลด ดังนั้นการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วจะแสดงออกโดยไม่ให้การพุ่งขึ้นในวันเดียวแซงหน้าการใช้งานหลายปี
แสดงรายละเอียด
ทุกตัวเลขบนเว็บไซต์นี้ตรวจสอบได้ คะแนนความนิยมของโมเดลนี้คือ 8,894° และนี่คือการสร้างคะแนนทีละส่วน พร้อมยอดรวมที่เพิ่มขึ้นหลังจากแต่ละส่วน: ค่าพื้นฐาน, จำนวนองศาที่แต่ละแหล่งข้อมูลเพิ่ม, โบนัสสำหรับประเภทของโมเดล และการลดคะแนนตามอายุของน้ำหนัก สีต่างๆ คือช่วงของกราฟด้านบน คำศัพท์ท้ายบทความอธิบายคำทุกคำ
- 1เริ่มที่ค่าพื้นฐานทำไมต้อง 7,000° ไม่ใช่ศูนย์: มาตรวัดมีช่วงตั้งแต่ 0° ถึง 9,999° ส่วนที่ต่ำกว่า 7,000° ถูกสงวนไว้สำหรับโมเดลที่ยังไม่มีแหล่งข้อมูลรายงาน ซึ่งใช้ตัวเลขแทนที่ตรงนั้นเพื่อให้รายการครบถ้วนและไม่แซงหน้าโมเดลที่มีข้อมูล 7,000° คือจุดเริ่มต้นของข้อมูลที่วัดได้ โมเดลที่มีข้อมูลจริงแต่แทบไม่มีดาวน์โหลดจะอยู่ที่นี่ ทุกอย่างที่ตามมาคือการวัด และพื้นที่ด้านบนค่าพื้นฐานมีสิบขั้นตอนดาวน์โหลดที่เพิ่มขึ้นสิบเท่าที่ 300° ต่อขั้น ค่าพื้นฐานเหมือนกันสำหรับทุกโมเดล ดังนั้นมันจึงไม่ตัดสินอะไร; องศาที่เพิ่มขึ้นด้านบนต่างหากที่ตัดสิน7,000°ยอดรวมที่กำลังคำนวณ
- 2เพิ่มจำนวนการดาวน์โหลด209,808 เทียบเท่าการดาวน์โหลดทั้งหมด จาก โทเค็น OpenRouter การดาวน์โหลดเพิ่มขึ้นสิบเท่าจะเพิ่ม 300° เท่ากัน ดังนั้นขนาดจึงสำคัญแต่ไม่ใช่ทุกอย่าง+1,597°8,597°ยอดรวมที่กำลังคำนวณ
- 3เพิ่มอัตราการนำไปใช้ประมาณ 9,165 การดาวน์โหลดต่อวันตอนนี้ วัดจากความต่างระหว่างสองครั้งที่อ่านข้อมูล น้ำหนักเป็นหนึ่งในสี่ของการดาวน์โหลด+297°8,894°ยอดรวมที่กำลังคำนวณ
- =คะแนนความร้อนตำแหน่งของโมเดลนี้ในทุกลิสต์ของเว็บไซต์นี้ ไม่มีอะไรปรับแต่งเพิ่มเติม8,894°
คำศัพท์: คำที่ใช้ที่นี่
- คะแนนความร้อน
- ตัวเลขเดียวที่บอกว่าโมเดลถูกใช้และต้องการมากแค่ไหนตอนนี้ ตั้งแต่ 0° ถึง 9,999° ทุกลิสต์ที่บอกว่าร้อนแรงที่สุดจะเรียงตามคะแนนนี้เท่านั้น
- พื้นฐาน
- 7,000° คือจุดเริ่มต้นของทุกโมเดลที่มีข้อมูลจริง สเกลตั้งแต่ 0° ถึง 9,999° ส่วนที่ต่ำกว่าพื้นฐานสงวนไว้สำหรับตัวแทน (โมเดลที่ไม่มีข้อมูล) เพื่อให้โมเดลที่มีข้อมูลอยู่เหนือกว่า พื้นฐานเหมือนกันสำหรับทุกคนและไม่ตัดสินอะไร คะแนนที่สูงกว่าพื้นฐานคือการวัดผล
- เทียบเท่าการดาวน์โหลด
- ทุกอย่างที่คะแนนนับเป็นการดาวน์โหลด รวมกัน: การดาวน์โหลดจริง, ผู้แชร์แต่ละคนในทอร์เรนต์นับเป็น 1,000, ภาพ AI Horde แต่ละภาพ และแต่ละครั้งที่ใช้งานในเว็บไซต์สร้างภาพ
- สเกลลอการิทึม
- นับเป็นสิบ ไม่ใช่หน่วยเดียว: การเพิ่มจาก 1,000 เป็น 10,000 การดาวน์โหลดจะเพิ่มคะแนนเท่ากับการเพิ่มจาก 10,000 เป็น 100,000 เพื่อไม่ให้โมเดลใหญ่แย่งพื้นที่ทั้งหมด
- ไลก์
- การกดถูกใจและไลก์จากทุกแหล่ง มีค่าน้ำหนักครึ่งหนึ่งของการดาวน์โหลดในสเกลลอการิทึม
- อัตราการนำไปใช้
- จำนวนการดาวน์โหลดต่อวันที่โมเดลได้รับตอนนี้ วัดจากความต่างระหว่างสองครั้งที่อ่านข้อมูล น้ำหนักเป็นหนึ่งในสี่ของการดาวน์โหลด
- วัดได้และประมาณ
- วัดได้หมายถึงมีการอ่านค่าจากแหล่งที่มาสองครั้งและความแตกต่างนั้นเป็นของจริง ประมาณหมายถึงรู้แค่ยอดรวมของวันนี้เท่านั้น ส่วนอดีตจะถูกกระจายไปตามอายุของโมเดล; เว็บไซต์จะบอกว่ากำลังแสดงแบบไหน
- Seeder
- คนที่เก็บสำเนาน้ำหนักไว้บนออนไลน์เพื่อให้คนอื่นดาวน์โหลดผ่านทอร์เรนต์ หรือกระจกที่โฮสต์ทำแบบเดียวกัน แต่ละคนจะนับเป็น 1,000 ดาวน์โหลด
- AI Horde
- เครือข่ายอาสาสมัครที่สร้างภาพฟรีบนคอมพิวเตอร์ที่บริจาค จำนวนภาพที่สร้างด้วยโมเดลแต่ละตัวเป็นข้อมูลสาธารณะ และแต่ละภาพนับเป็นหนึ่งดาวน์โหลด
- เว็บไซต์สร้างภาพ
- เว็บไซต์ที่โฮสต์สำเนาโมเดลของตัวเองและให้คนสร้างภาพ เช่น PixAI, SeaArt และ Yodayo การดาวน์โหลดของพวกเขานับเหมือนกับ Civitai และแต่ละการสร้างภาพนับเป็นหนึ่งดาวน์โหลด
- โทเค็น OpenRouter
- โมเดลข้อความที่ให้บริการผ่าน API เช่น Claude หรือ GPT ไม่มีน้ำหนักให้ดาวน์โหลด ดังนั้นการใช้งานจะวัดจากโทเค็น: ชิ้นส่วนข้อความที่อ่านและเขียนผ่าน OpenRouter ซึ่งเป็นเกตเวย์ที่แอปหลายตัวใช้ใน 30 วันที่ผ่านมา ทุก 10,000,000 โทเค็นนับเป็นการดาวน์โหลดหนึ่งครั้ง แหล่งข้อมูล: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- โมเดลเต็ม (checkpoint)
- น้ำหนักโมเดลเอง ไฟล์ที่สร้างภาพได้ด้วยตัวเอง ได้รับโบนัสเพราะส่วนเสริมขึ้นอยู่กับมัน
- LoRA และ embedding
- ไฟล์เสริมขนาดเล็กที่ช่วยปรับน้ำหนักของคนอื่นให้ไปในสไตล์ ตัวละคร หรือแนวคิดเฉพาะ มันไม่สามารถทำงานได้เอง
- ตระกูลและน้ำหนัก
- ฐานที่โมเดลสร้างขึ้น เช่น SD 1.5, SDXL, Flux หรือ Wan โมเดลทุกตัวจะสืบทอดวันที่ปล่อยน้ำหนักของตระกูล
- อายุ
- ลดคะแนนตามระยะเวลาที่น้ำหนักของตระกูลถูกปล่อยออกมา: 150° ต่อปี สูงสุด 750° มันเก็บดาวน์โหลดเก่าที่สะสมมาหลายปีจากการแช่แข็งบนสุดของรายการ
- บูสต์ตระกูล
- แรงกระตุ้นเล็กๆ ที่จำกัดสำหรับ LoRA ของตระกูลที่เว็บไซต์นี้กำลังผลักดันอยู่ตอนนี้ จะแสดงในรายละเอียดเสมอ
- คะแนนสำรอง
- ตัวเลขที่มั่นคงต่ำกว่าค่าขั้นต่ำที่ให้กับโมเดลที่ยังไม่มีรายงานแหล่งที่มา เพื่อให้รายการครบถ้วน มันจะไม่จัดอันดับสูงกว่าโมเดลที่มีข้อมูล
- ใหม่! (ช่วงเวลาปลอดภัย)
- โมเดลที่มีอายุน้อยกว่า 7 วันจะแสดงคำว่า ใหม่! แทนคะแนนและจะไม่มีอันดับ โมเดลจะเริ่มคำนวณคะแนนตั้งแต่วันแรก แต่โมเดลที่อายุเพียงวันเดียวจะเติบโตเร็วที่สุด ดังนั้นถ้าไม่รอ โมเดลอันดับ #1 ของสัปดาห์จะเป็นโมเดลที่เพิ่งออกมาเมื่อวานแทนที่จะเป็นโมเดลที่อยู่ได้นานหนึ่งสัปดาห์
- แนวโน้ม
- การเติบโตของโมเดลในช่วงเวลาหนึ่งเทียบกับการเติบโตของโมเดลทั่วไปในช่วงเวลาเดียวกัน เร็วกว่าปกติหมายถึงเพิ่มขึ้น ช้ากว่าหมายถึงลดลง
- โมเดลทั่วไป
- จุดกึ่งกลางของแคตตาล็อก: ครึ่งหนึ่งของโมเดลที่มีตัวเลขเติบโตเร็วกว่าในช่วงเวลา ครึ่งหนึ่งช้ากว่า
ความนิยมของโมเดลนี้เปลี่ยนไปอย่างไรเมื่อเทียบกับแคตตาล็อกทั้งหมด: การเติบโตของการดาวน์โหลด ไลก์ และการใช้งานในแต่ละช่วงเวลา วัดเทียบกับการเติบโตเฉลี่ยของโมเดลทั่วไปในช่วงเวลาเดียวกัน พร้อมคะแนนความร้อนในเวลานั้น ถ้าอยู่เหนือการเติบโตเฉลี่ยคือเพิ่มขึ้น ต่ำกว่าคือถดถอย ข้อมูลในอดีตสร้างจากยอดรวมปัจจุบัน วันแรกของโมเดล และความเร็วดาวน์โหลดที่วัดได้ถ้ามีสองจุดข้อมูล โมเดลที่ยังไม่มีในช่วงเริ่มต้นจะแสดงเป็น n/a
Qwen3.8 Flash เป็นโมเดลข้อความสำหรับตระกูล Text / LLM ที่อยู่ใน ModelTrends.ai แคตตาล็อกแบบอ่านอย่างเดียวของโมเดล AI สร้างภาพ วิดีโอ และข้อความแบบโอเพนซอร์ส เปรียบเทียบกับโมเดล Text / LLM อื่น ๆ และดูคะแนนความร้อนแรงเพื่อติดตามเทรนด์
โมเดล Text / LLM เพิ่มเติมข้อความ / LLM Text / LLM เพิ่มเติมllmqwenวิสัยทัศน์วิดีโอการให้เหตุผลเขียนโค้ดเอเจนต์บริบทยาว
เรียกดูตามตระกูลโมเดล
โมเดล Text / LLM
434
โมเดล Anima
528
โมเดล Chroma
19
โมเดล Fibo
2
โมเดล Flux
1,496
โมเดล Flux 2 / Klein
1,239
โมเดล Flux 3
3
โมเดล Moss
3
โมเดล Iris
1
โมเดล MiniMax H3
364
โมเดล Hunyuan
204
โมเดล Ideogram
20
โมเดล Krea2
717
โมเดล Qwen
20
โมเดล Qwen2
47
โมเดล Ltx2
153