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Qwen3.8 Flash NextOuvert

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

#221publié le 18 août 2026·Open Weights·Not disclosed
textimagevideo260K ctx
Fournisseurs APIObtenir la clé API →Classement
Intelligence
66.8 #221
AAQI 61.5
Vitesse Sortie
168 t/s
TTFT 210 ms · ITL 6.0 ms/tok
Prix mixte (3:1)
$0.19 /1M
Entrée $0.12/M · Sortie $0.4/M
Contexte
260K
≈ 650 pages A4 · sortie max 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)

Les axes du radar sont approximés depuis les scores par catégorie lorsque les mesures directes manquent — voir Méthodologie.

Points forts & compromis

Là où il gagne

  • 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

Cas d'usage clés

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.

Démarrage rapide développeur & API

Définissez d’abord DASHSCOPE_API_KEY — obtenir une clé API
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."}]
  }'

Ressources & liens officiels

Déploiement API

Comparer hôtes et latence

Débit, TTFT et tarifs de cache chez Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock et Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Voir la matrice des fournisseurs →

Scores par Source

Specs en direct & architecture

Sous le capot
  • Prompt caching supported — cached input reads at $0.02/1M tokens.
  • Native multimodality: text, image, video in a single model.
Date de Sortie
18 août 2026
Paramètres
Not disclosed
Licence
Open Weights
Fenêtre de Contexte
260,000 tokens
Sortie max
8,192 tokens
Modalités
text + image + video
Tarifs du cache
lecture $0.02 · écriture $0.16 /1M
Raisonnement
—
Prix Entrée
$0.12/M
Prix Sortie
$0.4/M
Vitesse Sortie
168 t/s
Temps au Premier Token
210 ms
Données mises à jour
28 août 2026

Facture mensuelle estimée

Dépense mensuelle estimée
$0.00
Calcul des économies vs GPT-4o…

Citer et intégrer

Badge Markdown GitHub
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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}
}

Intégrer le badge de score

Ajoutez un badge Podium Score en direct à votre README GitHub ou Hugging Face — il renvoie vers le classement en direct.

Aperçu
Qwen3.8 Flash Next LLMPodium Score
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HTML
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