Qwen3.8 Omni Flash
6314°
Chạy mô hình này
Ưu đãi / Quảng cáo
Qwen | ngữ cảnh 1,000,000 token | $0.15/M đầu vào, $0.47/M đầu ra. Qwen3.8 Omni Flash là mô hình suy luận đa phương thức từ Alibaba, là mô hình Qwen đầu tiên xây dựng trên khả năng tác nhân với hiểu biết âm thanh-video gốc. Phù hợp cho phân tích và tóm tắt âm thanh-video, quy trình chỉnh sửa và sản xuất video, đối thoại âm thanh-video, lập trình, công việc kiến thức và tương tác GUI, đặc biệt mạnh trong các tác vụ đa phương tiện dài kết hợp giọng nói, âm thanh và ngữ cảnh hình ảnh. Hỗ trợ hiểu âm thanh không gian hai kênh và bốn kênh.
Hướng dẫn cho mô hình này
Cách chọn mô hình AI trong tháng 10 năm 2026: tin tức nguồn đóng, rồi đến các trọng số mở đáng tải về
Mở weights vs mã nguồn mở vs chỉ API: bạn thực sự được phép làm gì
10 lựa chọn thay thế ChatGPT rẻ nhất năm 2026: mô hình cục bộ miễn phí, gói miễn phí và gói trả phí cố định
Ghi chú của thuyền trưởng
Ghi chú từ 2026-10-13
Qwen3.8 Omni Flash là mô hình Qwen đầu tiên của Alibaba được xây dựng xoay quanh công việc tác nhân, xử lý âm thanh, video và thị giác một cách tự nhiên cùng với văn bản và mã. Khả năng nổi bật của nó là suy luận đa phương tiện dài: nó có thể xử lý giọng nói, âm thanh môi trường và ngữ cảnh hình ảnh cùng lúc trong một lần xử lý, bao gồm âm thanh không gian hai và bốn kênh. Với chi phí chưa đến nửa xu cho mỗi nghìn token đầu ra, nó có giá thấp hơn nhiều so với các mô hình tiên tiến, khiến nó đáng cân nhắc cho các quy trình xử lý khối lượng lớn.
Nổi tiếng với
- Âm thanh, video và thị giác tích hợp trong một mô hình, không cần quy trình riêng biệt
- Hiểu âm thanh không gian, bao gồm định dạng hai và bốn kênh
- Thiết kế tác nhân tích hợp, bao gồm tương tác giao diện người dùng đồ họa (GUI)
- Cửa sổ ngữ cảnh một triệu token cho các tác vụ đa phương tiện dài
- Giá cả cạnh tranh thấp hơn hầu hết các đối thủ đa phương thức
Cẩn thận với
- Trọng số không công khai; bạn chỉ thuê truy cập qua API, không có tùy chọn chạy cục bộ.
- Phạm vi đa phương thức rộng có thể dẫn đến đánh đổi: hãy kiểm tra chất lượng trên phương thức cụ thể của bạn trước khi cam kết sử dụng quy trình.
- Alibaba chưa công bố so sánh điểm chuẩn chi tiết cho mô hình này.
Phù hợp nhất cho
Lời nhắc để thử
Phân tích một tệp video
Đính kèm một đoạn video ngắn. Mô tả những gì đang diễn ra về mặt hình ảnh, xác định bất kỳ lời nói hoặc âm thanh quan trọng nào, và tóm tắt thông tin chính trong ba điểm gạch đầu dòng. Ghi chú bất kỳ khoảnh khắc nào mà âm thanh và hình ảnh kể những câu chuyện khác nhau.
Kế hoạch tự động hóa GUI
Tôi cần tự động hóa một tác vụ lặp đi lặp lại trong ứng dụng máy tính để bàn: mở một tệp CSV trong bảng tính, lọc các hàng mà cột C lớn hơn 100, sao chép kết quả sang một trang mới và lưu lại. Viết kế hoạch từng bước mà một tác nhân có thể theo dõi, bao gồm các phần tử giao diện người dùng cần tương tác ở mỗi bước.
Cảnh âm thanh không gian
Đính kèm một tệp âm thanh được ghi với nhiều kênh. Xác định số nguồn âm thanh riêng biệt, mô tả vị trí của từng nguồn so với người nghe, và ghi chú bất kỳ thay đổi vị trí nào theo thời gian.
So sánh với
- Qwen3.8 FlashMô hình mở trọng sốngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $0.15/M, đầu ra $0.47/M
- Qwen3.8 27BMô hình mở trọng sốngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $0.24/M, đầu ra $2.20/M
- Qwen3.6 35B A3BMô hình mở trọng sốngữ cảnh 262,144 token · Đầu vào $0.15/M, đầu ra $1.00/M
- Qwen3.5-9BMô hình mở trọng sốngữ cảnh 262,144 token · Đầu vào $0.10/M, đầu ra $0.15/M
Thêm mô hình văn bản từ qwen
Câu hỏi thường gặp
- Tôi có thể chạy Qwen3.8 Omni Flash cục bộ không?
- Không. Trọng số không được phát hành công khai, vì vậy mô hình chỉ có thể truy cập qua API và không thể chạy trên phần cứng của bạn.
- Chi phí là bao nhiêu và cửa sổ ngữ cảnh dài bao nhiêu?
- Giá là 0,15 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 0,47 USD cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh một triệu token.
- Điều gì làm cho mô hình này khác biệt so với các mô hình Qwen khác?
- Đây là mô hình Qwen đầu tiên của Alibaba được thiết kế xoay quanh việc sử dụng tác nhân và là mô hình đầu tiên kết hợp hiểu âm thanh, video và thị giác tự nhiên trong một mô hình duy nhất, bao gồm hỗ trợ âm thanh không gian.
Phán quyết của thuyền trưởngMột mô hình đa phương thức thực sự có khả năng với mức giá làm cho các quy trình âm thanh-video khối lượng lớn trở nên khả thi, chỉ bị hạn chế bởi việc khóa trọng số đóng.
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
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
Điểm số này được tính như thế nào
Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
Qwen3.8 Omni Flash là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.
Thêm mô hình Text / LLMThêm Văn bản / LLM Text / LLMllmqwenthị giácâm thanhvideolý luậntác nhânngữ cảnh dài
Duyệt theo họ mô hình
Mô hình Text / LLM
434
Mô hình Anima
528
Mô hình Chroma
19
Mô hình Fibo
2
Mô hình Flux
1,496
Mô hình Flux 2 / Klein
1,239
Mô hình Flux 3
3
Mô hình Moss
3
Mô hình Iris
1
Mô hình MiniMax H3
364
Mô hình Hunyuan
204
Mô hình Ideogram
20
Mô hình Krea2
717
Mô hình Qwen
20
Mô hình Qwen2
47
Mô hình Ltx2
153