Qwen3.8 Omni Flash
6314°
รันโมเดลนี้
ข้อเสนอ / โฆษณา
Qwen | บริบท 1,000,000 โทเคน | $0.15/M ป้อนข้อมูล, $0.47/M ผลลัพธ์ Qwen3.8 Omni Flash เป็นโมเดลการให้เหตุผลแบบออมนิ-โหมดจาก Alibaba เป็นโมเดล Qwen ตัวแรกที่สร้างขึ้นโดยมีความสามารถตัวแทนพร้อมความเข้าใจเสียง-วิดีโอในตัว เหมาะสำหรับการวิเคราะห์และสรุปเสียง-วิดีโอ, เวิร์กโฟลว์ตัดต่อและผลิตวิดีโอ, การสนทนาเสียง-วิดีโอ, โค้ดดิ้ง, งานความรู้ และการโต้ตอบ GUI โดยเฉพาะอย่างยิ่งแข็งแกร่งในงานมัลติมีเดียรูปแบบยาวที่ผสมผสานคำพูด, เสียง และบริบทภาพ นอกจากนี้ยังรองรับความเข้าใจเสียงเชิงพื้นที่แบบสองช่องและสี่ช่อง
คู่มือสำหรับโมเดลนี้
วิธีเลือกโมเดล AI ในเดือนตุลาคม 2026: ข่าวสารโมเดลปิด แล้วโมเดลเปิดที่ควรดาวน์โหลด
น้ำหนักเปิด vs โอเพนซอร์ส vs API-only: สิ่งที่คุณทำได้จริงๆ
10 ทางเลือก ChatGPT ที่ถูกที่สุดในปี 2026: โมเดลท้องถิ่นฟรี, แผนฟรี และแผนราคาคงที่
บันทึกของกัปตัน
บันทึกจาก 2026-10-13
Qwen3.8 Omni Flash เป็นโมเดล Qwen รุ่นแรกของ Alibaba ที่ออกแบบสำหรับงานแบบ agentic รองรับเสียง วิดีโอ และภาพในตัวควบคู่กับข้อความและโค้ด ความสามารถเด่นคือการให้เหตุผลแบบมัลติมีเดียระยะยาว: สามารถประมวลผลเสียงพูด เสียงรอบข้าง และบริบทภาพในครั้งเดียว รวมถึงเสียงเชิงพื้นที่แบบสองและสี่ช่องเสียง ในราคาต่ำกว่าครึ่งเซนต์ต่อหนึ่งพันโทเค็นผลลัพธ์ ทำให้เหมาะสำหรับงานที่ต้องประมวลผลปริมาณมาก
เป็นที่รู้จักสำหรับ
- รองรับเสียง วิดีโอ และภาพในโมเดลเดียว ไม่ต้องใช้สายงานแยก
- เข้าใจเสียงเชิงพื้นที่ รวมถึงฟอร์แมตสองและสี่ช่องเสียง
- ออกแบบแบบ agentic ในตัว รวมถึงการโต้ตอบ GUI
- บริบทขนาดหนึ่งล้านโทเค็นสำหรับงานมัลติมีเดียระยะยาว
- ราคาที่แข่งขันได้ต่ำกว่าคู่แข่งมัลติโหมดส่วนใหญ่
ระวัง
- น้ำหนักโมเดลไม่เปิดเผย; คุณเช่าใช้งานผ่าน API เท่านั้น ไม่มีตัวเลือกใช้งานแบบโลคอล
- ความกว้างของมัลติโหมดอาจมีข้อแลกเปลี่ยน: ตรวจสอบคุณภาพในโหมดเฉพาะของคุณก่อนใช้งานจริง
- Alibaba ยังไม่ได้เผยแพร่การเปรียบเทียบเบนช์มาร์กอย่างละเอียดสำหรับโมเดลนี้
คำสั่งที่ควรลอง
วิเคราะห์ไฟล์วิดีโอ
แนบคลิปวิดีโอสั้น อธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในภาพ ระบุคำพูดหรือเสียงสำคัญ และสรุปข้อมูลหลักเป็นสามข้อสั้นๆ ชี้จุดที่เสียงและภาพเล่าเรื่องไม่ตรงกัน
แผนการอัตโนมัติ GUI
ฉันต้องการอัตโนมัติงานซ้ำในแอปเดสก์ท็อป: เปิดไฟล์ CSV ในสเปรดชีต กรองแถวที่คอลัมน์ C มากกว่า 100 คัดลอกผลลัพธ์ไปยังชีตใหม่ และบันทึกไฟล์ เขียนแผนทีละขั้นตอนที่เอเย่นต์สามารถทำตามได้ รวมถึงองค์ประกอบ UI ที่ต้องโต้ตอบในแต่ละขั้น
ฉากเสียงเชิงพื้นที่
แนบไฟล์เสียงที่บันทึกหลายช่องเสียง ระบุจำนวนแหล่งเสียงแยกต่างหาก อธิบายตำแหน่งของแต่ละแหล่งเสียงเทียบกับผู้ฟัง และบันทึกการเปลี่ยนตำแหน่งตามเวลา
เปรียบเทียบกับ
- Qwen3.8 Flashโมเดลที่เปิดน้ำหนักบริบท 1,000,000 โทเค็น · ป้อน $0.15/M, ส่งออก $0.47/M
- Qwen3.8 27Bโมเดลที่เปิดน้ำหนักบริบท 1,000,000 โทเค็น · ป้อน $0.24/M, ส่งออก $2.20/M
- Qwen3.6 35B A3Bโมเดลที่เปิดน้ำหนักบริบท 262,144 โทเค็น · ป้อน $0.15/M, ส่งออก $1.00/M
- Qwen3.5-9Bโมเดลที่เปิดน้ำหนักบริบท 262,144 โทเค็น · ป้อน $0.10/M, ส่งออก $0.15/M
โมเดลข้อความเพิ่มเติมจาก qwen
คำถามที่คนถาม
- ฉันสามารถรัน Qwen3.8 Omni Flash แบบโลคอลได้ไหม?
- ไม่ได้ น้ำหนักโมเดลไม่เปิดเผยสู่สาธารณะ ดังนั้นโมเดลนี้ใช้ได้เฉพาะผ่าน API เท่านั้น ไม่สามารถรันบนฮาร์ดแวร์ของคุณเองได้
- ค่าใช้จ่ายและบริบทมีขนาดเท่าไร?
- ราคาคือ $0.15 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นอินพุต และ $0.47 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นเอาต์พุต พร้อมบริบทขนาดหนึ่งล้านโทเค็น
- อะไรที่ทำให้โมเดลนี้แตกต่างจาก Qwen รุ่นอื่น?
- นี่คือโมเดล Qwen รุ่นแรกของ Alibaba ที่ออกแบบสำหรับการใช้งานแบบ agentic และเป็นรุ่นแรกที่รวมการเข้าใจเสียง วิดีโอ และภาพในตัวเดียว รวมถึงรองรับเสียงเชิงพื้นที่
คำตัดสินของกัปตันโมเดลมัลติโหมดที่มีความสามารถจริงในราคาที่ทำให้การประมวลผลเสียง-วิดีโอปริมาณมากเป็นไปได้ ข้อจำกัดเดียวคือการล็อกน้ำหนักโมเดลที่ปิด
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: #94 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
คะแนนนี้ถูกคำนวณอย่างไร
โมเดลนี้ยังไม่มีข้อมูลความนิยมจากแหล่งใดเลย จึงใช้ตัวเลขแทนที่ต่ำกว่า 7,000° เพื่อให้รายการครบถ้วน มันจะไม่ติดอันดับเหนือโมเดลที่มีข้อมูล การแยกส่วนจะแสดงที่นี่ทันทีที่มีแหล่งข้อมูลรายงาน
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
Qwen3.8 Omni 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 เพิ่มเติมllmqwenวิสัยทัศน์เสียงวิดีโอการให้เหตุผลเอเจนต์บริบทยาว
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