Qwen3.8 Flash
8894°
Запустити модель
Пропозиції / Реклама
Qwen | контекст 1 000 000 токенів | $0.15/млн вхід, $0.47/млн вихід. Qwen3.8 Flash — мультимодальна модель мислення від Alibaba. Підходить для допомоги в кодуванні, агентських робочих процесів, візуального розуміння, аналізу документів і кодових баз, взаємодії з робочим столом, аналізу графіків і довготривалого аналізу відео.
Посібники до цієї моделі
Як вибрати AI-модель у жовтні 2026: новини про закриті моделі, а потім відкриті ваги, які варто завантажити
Найкращі локальні LLM за випадками використання (жовтень 2026): правильна відкрита модель для кожного завдання
Скільки VRAM мені справді потрібно для локального ШІ?
Відкриті ваги проти відкритого коду проти лише API: що тобі насправді дозволено робити
Як встановити Ollama і запустити локальний ШІ (Windows, Mac, Linux)
Нотатки капітана
Нотатки від 2026-10-13
Qwen3.8-Flash — це мультимодальна модель для логічного мислення від Alibaba з відкритими вагами та контекстним вікном на мільйон токенів. Її архітектура — Qwen Sparse Attention, Gated Residual і N-gram Embedding — чітко позиціонується як основа для Qwen4, що робить її одночасно експериментальним прев’ю та інструментом для продакшену. При вартості менше пів цента за тисячу вихідних токенів вона підходить розробникам, яким потрібні можливості з обробки зображень, відео та довгого контексту без великих витрат на API.
Відомий за
- Контекстне вікно на мільйон токенів для великих кодових баз і довгих документів
- Мультимодальна: працює з зображеннями, діаграмами, відео та взаємодією з робочим столом
- Нова архітектура, що передбачає Qwen4: знижена затримка при довгому контексті завдяки QSA
- Відкриті ваги на Hugging Face, сумісні з vLLM, SGLang та Transformers
- 125 млрд параметрів загалом, але активується лише 6 млрд, що знижує вартість інференсу
Зверніть увагу на
- Позначена як експериментальна архітектура; стабільність у продакшені не гарантована.
- 125 млрд параметрів усього роблять локальне розгортання вимогливим, незважаючи на 6 млрд активованих.
- Умови ліцензії не деталізовані в картці моделі; перед комерційним використанням перевірте репозиторій Hugging Face.
Підказки для спроби
Відлагодження асинхронного пайплайну з помилками
У мене є асинхронний пайплайн на Python, який обробляє пакети записів із черги. Іноді працівники зависають, коли черга спорожнюється посеред пакету. Ось відповідний код:
```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))
```
Поясніть, чому виникає дедлок, і перепишіть worker так, щоб він коректно обробляв порожню чергу.
Аналіз зображення діаграми
Я додаю діаграму з квартального бізнес-звіту. Визначте тип діаграми, опишіть показану тенденцію, вкажіть аномалії або точки перегину та запропонуйте одне подальше питання, яке аналітик має поставити на основі цих даних.
Планування багатокрокового агентського дослідження
Спроєктуйте мінімальний агентський робочий процес, який бере запит користувача про компанію, розбиває його на підзадачі (веб-пошук, пошук фінансових даних, перевірка настроїв), визначає порядок виклику інструментів і синтезує остаточну відповідь. Перерахуйте потрібні інструменти, логіку прийняття рішень між кроками та місце для контролю людиною в циклі.
Порівняти з
- Qwen3.7 FlashМодель тільки з APIконтекст 1,000,000 токенів · $0.03/M вхід, $0.13/M вихід
- Qwen3.8 Max (0902)Модель тільки з APIконтекст 1,000,000 токенів · $2.00/M вхід, $6.00/M вихід
- Qwen3.8 Omni FlashМодель тільки з APIконтекст 1,000,000 токенів · $0.15/M вхід, $0.47/M вихід
- Qwen3 VL 32B InstructМодель тільки з APIконтекст 131,072 токенів · $0.10/M вхід, $0.42/M вихід
Більше текстових моделей від qwen
Питання, які задають люди
- Чи можна запускати Qwen3.8-Flash локально?
- Так, ваги відкриті і опубліковані на Hugging Face у репозиторії Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, сумісні з Transformers, vLLM і SGLang. Зверніть увагу, що загальна кількість параметрів — 125 млрд, тому локальне розгортання вимагає потужного обладнання, хоча за один прохід активується лише 6 млрд параметрів.
- Скільки коштує Qwen3.8-Flash і який ліміт контексту?
- Через Qwen Cloud API вартість становить $0.15 за мільйон вхідних токенів і $0.47 за мільйон вихідних, з контекстним вікном на мільйон токенів за замовчуванням у керованому сервісі.
- Чим Qwen3.8-Flash відрізняється від інших моделей Qwen3?
- Вона використовує нову архітектуру — Qwen Sparse Attention, Gated Residual streams і N-gram Embedding — яку Alibaba описує як основу для Qwen4, а не стандартний стек трансформерів, що застосовувався в попередніх релізах Qwen3. Це означає, що модель є експериментальним прев’ю, а не повністю відшліфованим продакшен-рішенням.
Вердикт капітанаСправді нова архітектура за низькою ціною, але розглядайте її як ранній погляд на Qwen4, а не як усталений вибір для продакшену.
Картка моделі на Hugging Face
Капітан пише ці нотатки на основі опису моделі та картки моделі. Ціни та розміри контексту вказані на момент написання і можуть змінюватися.
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
Тренд популярності Qwen3.8 Flash
Показник популярності з 26 Aug 2026
Оцінка популярності
8,894°
Цього тижня
▲
37.8%
8,851° тоді, 8,894° зараз
Цього місяця
▲
532%
8,650° тоді, 8,894° зараз
За минулий рік
n/a
Ще не випущено/не відстежується
7,000°
Основний рівень
Шкала йде від 0° до 9 999°. Все, що нижче за 7,000°, відведено для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, і вони мають замінне число, щоб списки були повними. 7,000° — це початок виміряних даних: модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть на цьому рівні, а вимірювання додають градуси вище. Основний рівень нічого не говорить про модель; тільки градуси вище його відрізняють одну модель від іншої.
+1,597°
Токени OpenRouter
2,098,089,404,683 токенів ця модель обробила через OpenRouter за останні 30 днів, разом підказки та відповіді. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження в терміні завантажень, всього 209,808; токени останнього дня додаються до коефіцієнта прийняття. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+297°
Швидкість прийняття
Приблизно 9,165 завантажень на день, виміряно між двома зчитуваннями джерел, ніколи не вгадується за середнім за весь час. Швидкість важить чверть показника завантажень, тому свіжий сплеск видно, але одноденний стрибок не перевищить роки використання.
Показати детальний розподіл
Кожне число на цьому сайті можна перевірити. Оцінка популярності цієї моделі становить 8,894°, і тут вона побудована по одному інгредієнту за раз, з поточним підсумком після кожного: основа, градуси, які додає кожне джерело, бонус за тип моделі та віднімання за вік ваг. Кольори відповідають діапазонам на діаграмі вище. Глосарій в кінці пояснює кожен термін.
- 1Почни з основного рівня.Чому 7,000°, а не нуль: шкала йде від 0° до 9 999°, і частина нижче за 7,000° відведена для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, які мають замінне число, щоб списки були повними і ніколи не перевищували модель з даними. 7,000° — це початок виміряних даних. Модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть тут; все, що далі, — це вимірювання, а простір вище основного рівня містить десять десятикратних кроків у завантаженнях по 300° кожен. Основний рівень однаковий для всіх моделей, тому він нічого не вирішує; градуси вище нього — ось що вирішує.7,000°поточний підсумок
- 2Додай завантаження.Всього 209,808 еквівалентів завантажень з Токени OpenRouter. Десятикратне збільшення завантажень додає ті ж 300°, тож розмір важливий, але не домінує у рейтингу.+1,597°8,597°поточний підсумок
- 3Додай швидкість прийняття.Приблизно 9,165 завантажень на день зараз, виміряно між двома замірами, вагою в чверть від завантаження.+297°8,894°поточний підсумок
- =Оцінка популярності.Де ця модель стоїть у кожному списку на цьому сайті. Нічого іншого не впливає на цю оцінку.8,894°
Глосарій: терміни, що тут використовуються
- Оцінка популярності
- Одне число, що показує, наскільки модель зараз використовується і потрібна, від 0° до 9,999°. Кожен список на цьому сайті, який називається найгарячішим, відсортований саме за цим числом.
- Початкова оцінка
- 7,000° — це стартова оцінка для кожної моделі з реальними даними. Шкала від 0° до 9,999°; частина нижче початкової оцінки відведена для моделей без даних, щоб модель з даними завжди була вище. Початкова оцінка однакова для всіх і нічого не вирішує; градуси вище неї — це власне вимірювання.
- Еквіваленти завантажень
- Все, що оцінка рахує як завантаження, підсумовано: самі завантаження, кожен торрент-сідер як 1,000, кожне зображення AI Horde і кожен запуск на сайті генерації як один.
- Логарифмічна шкала
- Рахунок по десятках, а не по одиницях: перехід від 1,000 до 10,000 завантажень додає ті ж градуси, що й від 10,000 до 100,000. Це не дає гігантам витіснити все інше.
- Лайки
- Вподобання і лайки з усіх джерел, вартістю половини завантаження на логарифмічній шкалі.
- Швидкість прийняття
- Скільки завантажень на день модель отримує зараз, за різницею між двома замірами джерела. Чверть ваги від терміну завантажень.
- Виміряно та оцінено
- Виміряно означає, що є два показники джерела, і різниця справжня. Оцінено означає, що відомий лише загальний показник за сьогодні, а минуле розподілено на весь час існування моделі; сайт показує, який саме варіант відображається.
- Сідер
- Хтось, хто тримає копію вагів онлайн, щоб інші могли завантажувати через торрент, або хостинг-дзеркало, що робить те саме. Кожен такий рахується як 1000 завантажень.
- AI Horde
- Добровільна мережа, яка безкоштовно генерує зображення на пожертвуваних комп’ютерах. Кількість зображень, створених з моделлю, публічна, і кожне рахується як одне завантаження.
- Сайти генерації
- Сайти, які розміщують власні копії моделі і дозволяють людям генерувати з нею, наприклад PixAI, SeaArt і Yodayo. Їхні завантаження рахується так само, як у Civitai, а кожен запуск генерації — як одне завантаження.
- Токени OpenRouter
- Текстова модель, що обслуговується через API, як Claude або GPT, не має ваг для завантаження, тому її використання вимірюється токенами: частинами тексту, які вона прочитала і написала через OpenRouter, шлюз, який використовують багато додатків, за останні 30 днів. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Повна модель (чекпойнт)
- Самі ваги, файл, який генерує самостійно. Має бонус, бо від нього залежать додатки.
- LoRA та embedding
- Малі додаткові файли, які направляють чужі ваги в певний стиль, персонажа чи концепцію. Вони не можуть працювати самі по собі.
- Сімейство та ваги
- База, на якій побудована модель, наприклад SD 1.5, SDXL, Flux або Wan. Кожна модель успадковує дату виходу вагів свого сімейства.
- Вік
- Віднімається градус за те, як давно вийшли ваги сімейства: 150° за рік, максимум 750°. Це зберігає старі завантаження, які мали роки, щоб накопичитись, заморожуючи їх на верху списку.
- Підсилення сімейства
- Невеликий, обмежений поштовх для LoRA сімейства, яке цей сайт зараз просуває, завжди вказується в розподілі.
- Оцінка заміщення
- Стабільне число нижче мінімуму, яке дають моделі, про яку ще немає даних, щоб списки були повними. Воно ніколи не вище за модель з даними.
- Новинка! (період очікування)
- Модель віком менше 7 днів показує Новинка! замість оцінки і не займає місце в рейтингах. Її оцінка обчислюється з першого дня, але модель віком один день росте швидше за все, тому без очікування #1 тижня завжди була б та, що вийшла вчора, а не та, що трималась тиждень.
- Тренд
- Як зростання моделі за період порівнюється зі звичайним зростанням моделей за той самий період. Швидше за звичайне — це підйом, повільніше — спад.
- Типова модель
- Середина каталогу: половина моделей з показником зросла швидше за цей період, половина повільніше.
Як популярність цієї моделі змінювалась у порівнянні з рештою каталогу: її зростання за кількістю завантажень, лайків і використання за кожен період, порівняно зі звичайним зростанням моделей за той же час, з урахуванням її рейтингу популярності на той момент. Вище звичайного зростання означає підйом, нижче — спад. Минуле відновлюється з сьогоднішніх підсумків, першого дня моделі та швидкості завантажень, якщо є два заміри; модель, якої не було на початку періоду, показує n/a.
Qwen3.8 Flash — це текстова модель для сімейства Text / LLM, представлена на ModelTrends.ai, каталозі лише для читання відкритих моделей ШІ для зображень, відео та тексту. Порівняйте її з іншими моделями Text / LLM і перевірте бал популярності, щоб побачити тренд.
Більше моделей Text / LLMБільше Text / LLM Текст / LLMllmqwenбаченнявідеологікакодуванняагентидовгий контекст
Перегляд за сімейством моделей
Моделі Text / LLM
434
Моделі Anima
528
Моделі Chroma
19
Моделі Fibo
2
Моделі Flux
1,496
Моделі Flux 2 / Klein
1,239
Моделі Flux 3
3
Моделі Moss
3
Моделі Iris
1
Моделі MiniMax H3
364
Моделі Hunyuan
204
Моделі Ideogram
20
Моделі Krea2
717
Моделі Qwen
20
Моделі Qwen2
47
Моделі Ltx2
153