Alibaba

Qwen3.8 Flash Nextওপেন

Alibaba Qwen3.8 Flash Next experimental high-throughput multimodal preview model.

#221প্রকাশিত ১৮ আগ, ২০২৬·Open Weights·Not disclosed
textimagevideo260K ctx
API প্রোভাইডারAPI কী নিন →র‍্যাংকিং
বুদ্ধিমত্তা
66.8 #221
AAQI 61.5
আউটপুট গতি
168 t/s
TTFT 210 ms · ITL 6.0 ms/tok
ব্লেন্ডেড মূল্য (3:1)
$0.19 /1M
ইনপুট $0.12/M · আউটপুট $0.4/M
কনটেক্সট
260K
≈ 650টি A4 পৃষ্ঠা · সর্বোচ্চ আউটপুট 8,192

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

Qwen3.8 Flash Next
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (60.5)Mathematics (68)Hard Science (GPQA) (66)Agentic & Tool Use (63.5)Knowledge (MMLU) (64)Vision / Multimodal (66)

সরাসরি বেঞ্চমার্ক মাপ না থাকলে রাডার অক্ষ বিভাগ স্কোর থেকে আনুমানিক — পদ্ধতি দেখুন।

শক্তি ও ট্রেড-অফ

যেখানে এটি জেতে

  • Open weights — self-host, fine-tune and audit with no vendor lock-in
  • 168 tok/s output — fast enough for real-time agents
  • Sub-400ms time-to-first-token
  • Very low blended price — $0.19/1M mixed tokens

কিলার ব্যবহারের ক্ষেত্র

Real-time agents
Low-latency loops for voice, gaming and interactive copilots.
High-volume batch jobs
Classification, extraction and summarization at minimal cost per call.
Vision & document OCR
Extracts structure from scans, charts, screenshots and mixed-media inputs.

ডেভেলপার কুইকস্টার্ট ও API

প্রথমে DASHSCOPE_API_KEY সেট করুন — API কী নিন
curl https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-8-flash-next",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
  }'

অফিসিয়াল রিসোর্স ও লিংক

API ডিপ্লয়মেন্ট

হোস্ট ও লেটেন্সি তুলনা করুন

Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock ও Azure জুড়ে থ্রুপুট, TTFT ও ক্যাশে মূল্য।

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
প্রোভাইডার ম্যাট্রিক্স দেখুন →

উৎস অনুযায়ী স্কোর

লাইভ স্পেসিফিকেশন ও আর্কিটেকচার

ভেতরের কাঠামো
  • Prompt caching supported — cached input reads at $0.02/1M tokens.
  • Native multimodality: text, image, video in a single model.
প্রকাশের তারিখ
১৮ আগ, ২০২৬
প্যারামিটার
Not disclosed
লাইসেন্স
Open Weights
কনটেক্সট উইন্ডো
260,000 tokens
সর্বোচ্চ আউটপুট
8,192 tokens
মডালিটি
text + image + video
ক্যাশে মূল্য
রিড $0.02 · রাইট $0.16 /1M
রিজনিং
—
ইনপুট দাম
$0.12/M
আউটপুট দাম
$0.4/M
আউটপুট গতি
168 t/s
প্রথম টোকেনের সময়
210 ms
ডেটা আপডেট
২৮ আগ, ২০২৬

আনুমানিক মাসিক বিল

আনুমানিক মাসিক খরচ
$0.00
GPT-4o-র তুলনায় সঞ্চয় হিসাব হচ্ছে…

উদ্ধৃতি ও এম্বেড

GitHub Markdown ব্যাজ
Loading badge markdown...
BibTeX
@misc{llmpodium2026qwen38flashnext,
  title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Qwen3.8 Flash Next},
  author = {LLMPodium Research},
  year = {2026},
  url = {https://llmpodium.com/models/qwen3-8-flash-next}
}

স্কোর ব্যাজ এম্বেড করুন

আপনার GitHub বা Hugging Face README-তে লাইভ Podium স্কোর ব্যাজ যোগ করুন — এটি লাইভ র‍্যাংকিং-এ ফেরে।

প্রিভিউ
Qwen3.8 Flash Next LLMPodium Score
Markdown
Loading badge snippet...
HTML
Loading badge snippet...

Alibaba-এর আরও মডেল

বিকল্প মডেলসমূহ

সক্ষমতা, মূল্য এবং বেঞ্চমার্ক স্কোরের ভিত্তিতে Qwen3.8 Flash Next-এর নিকটতম বিকল্প।

0 / 4