Alibaba

Qwen3.8 Flash Nextओपन

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

#221रिलीज़ 18 अग॰ 2026·Open Weights·Not disclosed
textimagevideo260K ctx
API प्रदाताAPI कुंजी प्राप्त करें →रैंकिंग
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)
Coding (60.5)Mathematics (68)Hard Science (GPQA) (66)Agentic & Tool Use (63.5)Knowledge (MMLU) (64)Vision / Multimodal (66)

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 करें
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."}]
  }'

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
प्रदाता मैट्रिक्स देखें →

स्रोत के अनुसार स्कोर

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
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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}
}

स्कोर बैज एम्बेड करें

अपने GitHub या Hugging Face README में लाइव Podium Score बैज जोड़ें — यह लाइव रैंकिंग पर ले जाता है।

पूर्वावलोकन
Qwen3.8 Flash Next LLMPodium Score
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वैकल्पिक मॉडल

क्षमता, मूल्य और बेंचमार्क स्कोर के आधार पर Qwen3.8 Flash Next के निकटतम विकल्प।

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