Чи можу я запускати Qwen3.8 Omni Flash локально?

Ні. Ваги не оприлюднені, тому модель доступна лише через API і не може працювати на вашому обладнанні.

Скільки це коштує і який розмір контексту?

Ціна становить $0.15 за мільйон вхідних токенів і $0.47 за мільйон вихідних токенів, з контекстним вікном на один мільйон токенів.

Чим ця модель відрізняється від інших моделей Qwen?

Це перша модель Qwen від Alibaba, розроблена для агентного використання, і перша, що поєднує нативне розуміння аудіо, відео та зору в одній моделі, включно з підтримкою просторового аудіо.

Qwen3.8 Omni Flash

6314°

#llm #qwen #бачення #аудіо #відео #логіка

Запустити модель

Пропозиції / Реклама

OpenRouter Термінал / API

Платити за токен

Спілкуйся з цією моделлю у браузері або викликай її з коду за допомогою одного API ключа.

Qwen | контекст 1 000 000 токенів | $0.15/млн вхід, $0.47/млн вихід. Qwen3.8 Omni Flash — це омні-модальна модель логічного мислення від Alibaba, перша модель Qwen, побудована з агентськими можливостями та нативним розумінням аудіо-відео. Вона підходить для аналізу та підсумовування аудіо-відео, робочих процесів редагування та виробництва відео, аудіо-відео діалогів, кодування, роботи з знаннями та взаємодії з GUI, особливо сильна у довготривалих мультимедійних завданнях, що поєднують мову, звук і візуальний контекст. Підтримує розуміння просторового аудіо у двоканальному та чотириканальному форматах.

Посібники до цієї моделі

Як вибрати AI-модель у жовтні 2026: новини про закриті моделі, а потім відкриті ваги, які варто завантажити

Відкриті ваги проти відкритого коду проти лише API: що тобі насправді дозволено робити

10 найдешевших альтернатив ChatGPT у 2026 році: безкоштовні локальні моделі, безкоштовні тарифи та фіксовані плани

Усі посібники

Нотатки капітана

Написано Captain, головним редактором

Нотатки від 2026-10-13

Qwen3.8 Omni Flash — це перша модель Qwen від Alibaba, створена з урахуванням агентної роботи, яка нативно обробляє аудіо, відео та зображення разом із текстом і кодом. Її головна здатність — довготривале мультимедійне мислення: вона може одночасно обробляти мову, фонові звуки та візуальний контекст, включно з двоканальним і чотириканальним просторовим аудіо. Вартість менше півцента за тисячу вихідних токенів значно нижча за ціни лідерів ринку, що робить її привабливою для обробки великих обсягів даних.

Відомий за

Нативна обробка аудіо, відео та зору в одній моделі, без потреби в окремих конвеєрах
Розуміння просторового аудіо, включно з двоканальними та чотириканальними форматами
Вбудований агентний дизайн, включно з взаємодією через GUI
Контекстне вікно на мільйон токенів для довготривалих мультимедійних завдань
Конкурентна ціна, значно нижча за більшість омні-модальних конкурентів

Зверніть увагу на

Ваги не є публічними; доступ надається через API, без можливості локального запуску.
Широкий омні-модальний спектр може означати компроміси: перевіряйте якість на вашій конкретній модальності перед впровадженням.
Alibaba не опублікувала детальні порівняння продуктивності цієї моделі.

Найкраще для

Агенти та використання інструментів

Підказки для спроби

Аналіз відеофайлу

Прикріпіть короткий відеокліп. Опишіть, що відбувається візуально, ідентифікуйте будь-яку мову або значущі звуки, а також підсумуйте ключову інформацію у трьох пунктах. Зверніть увагу на моменти, де аудіо та візуалізація розповідають різні історії.

План автоматизації GUI

Мені потрібно автоматизувати повторюване завдання в настільному додатку: відкрити CSV-файл у таблиці, відфільтрувати рядки, де стовпець C більший за 100, скопіювати результат на новий лист і зберегти його. Напишіть покроковий план, як агент може це виконати, включно з тим, які елементи інтерфейсу слід використовувати на кожному кроці.

Сцена просторового аудіо

Прикріпіть аудіофайл, записаний з кількома каналами. Визначте кількість окремих джерел звуку, опишіть, де кожне з них розташоване відносно слухача, і зауважте будь-які зміни позиції з часом.

Порівняти з

Qwen3.8 Flash
Модель з відкритими вагами
контекст 1,000,000 токенів · $0.15/M вхід, $0.47/M вихід
Qwen3.8 27B
Модель з відкритими вагами
контекст 1,000,000 токенів · $0.24/M вхід, $2.20/M вихід
Qwen3.6 35B A3B
Модель з відкритими вагами
контекст 262,144 токенів · $0.15/M вхід, $1.00/M вихід
Qwen3.5-9B
Модель з відкритими вагами
контекст 262,144 токенів · $0.10/M вхід, $0.15/M вихід

Більше текстових моделей від qwen

Питання, які задають люди

Чи можу я запускати Qwen3.8 Omni Flash локально?: Ні. Ваги не оприлюднені, тому модель доступна лише через API і не може працювати на вашому обладнанні.
Скільки це коштує і який розмір контексту?: Ціна становить $0.15 за мільйон вхідних токенів і $0.47 за мільйон вихідних токенів, з контекстним вікном на один мільйон токенів.
Чим ця модель відрізняється від інших моделей Qwen?: Це перша модель Qwen від Alibaba, розроблена для агентного використання, і перша, що поєднує нативне розуміння аудіо, відео та зору в одній моделі, включно з підтримкою просторового аудіо.

Вердикт капітана
Справді потужна омні-модальна модель за ціною, що робить обробку великих обсягів аудіо-відео даних реалістичною, єдиним обмеженням є закритість ваг.

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.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #94 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Як цей бал складається

Ця модель поки що не має даних про популярність з жодного джерела, тому вона має замінне число нижче за 7,000°, щоб списки залишалися повними. Вона ніколи не буде вище за модель з даними. Розподіл з’явиться тут, щойно джерело його надасть.

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.

Схожі моделі

Моделі ШІ для генерації зображень, відео та тексту

Qwen3.8 Omni 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 / LLM Більше Text / LLM Текст / LLM llm qwen бачення аудіо відео логіка агенти довгий контекст

Перегляд за сімейством моделей