Alibaba
Qwen3.8 Flash Nextओपन
Alibaba Qwen3.8 Flash Next experimental high-throughput multimodal preview model.
बुद्धिमत्ता
66.8 #221
AAQI 61.5
आउटपुट गति
168 t/s
TTFT 210 ms · ITL 6.0 ms/tok
ब्लेंडेड मूल्य (3:1)
$0.19 /1M
इनपुट $0.12/M · आउटपुट $0.4/M
कॉन्टेक्स्ट
260K
≈ 650 A4 पेज · अधिकतम आउटपुट 8,192
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Qwen3.8 Flash Next
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
जहाँ सीधे बेंचमार्क माप उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ रडार अक्ष श्रेणी स्कोर से अनुमानित हैं — कार्यप्रणाली देखें।
ताकत और समझौते
जहां यह जीतता है
- 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
किलर उपयोग केस
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.
डेवलपर क्विकस्टार्ट और API
पहले
DASHSCOPE_API_KEY सेट करें — API कुंजी प्राप्त करेंcurl 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."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
api_key=os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="qwen3-8-flash-next",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.DASHSCOPE_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "qwen3-8-flash-next",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);आधिकारिक संसाधन और लिंक
API डिप्लॉयमेंट
होस्ट और लेटेंसी की तुलना
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock और Azure पर थ्रूपुट, TTFT और कैश मूल्य।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
स्रोत के अनुसार स्कोर
श्रेणी के अनुसार स्कोर
बेंचमार्क परिणाम
लाइव स्पेक्स और आर्किटेक्चर
अंदर की झलक
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.02/1M tokens.
- Native multimodality: text, image, video in a single model.
रिलीज़ तिथि
18 अग॰ 2026
पैरामीटर
Not disclosed
लाइसेंस
Open Weights
कॉन्टेक्स्ट विंडो
260,000 tokens
अधिकतम आउटपुट
8,192 tokens
मोडैलिटी
text + image + video
कैश मूल्य
रीड $0.02 · राइट $0.16 /1M
रीजनिंग
—
इनपुट कीमत
$0.12/M
आउटपुट कीमत
$0.4/M
आउटपुट गति
168 t/s
पहले टोकन तक का समय
210 ms
डेटा अपडेट
28 अग॰ 2026
अनुमानित मासिक बिल
अनुमानित मासिक खर्च
$0.00
GPT-4o की तुलना में बचत की गणना…
उद्धरण और एम्बेड
GitHub Markdown बैज
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}
}स्कोर बैज एम्बेड करें
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पूर्वावलोकन
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वैकल्पिक मॉडल
क्षमता, मूल्य और बेंचमार्क स्कोर के आधार पर Qwen3.8 Flash Next के निकटतम विकल्प।