Alibaba

Qwen3.8 Flash NextОткрытая

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

#221выпущена 18 авг. 2026 г.·Open Weights·Not disclosed
textimagevideo260K ctx
API-провайдерыПолучить API-ключ →Рейтинг
Интеллект
66.8 #221
AAQI 61.5
Скорость вывода
168 t/s
TTFT 210 ms · ITL 6.0 ms/tok
Смешанная цена (3:1)
$0.19 /1M
Вход $0.12/M · Выход $0.4/M
Контекст
260K
≈ 650 стр. A4 · макс. выход 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)

Оси радара приближены по категорийным оценкам там, где нет прямых бенчмарк-измерений — см. Методология.

Сильные стороны и компромиссы

Где модель выигрывает

  • 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

Киллер-сценарии

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.

Быстрый старт для разработчика и API

Сначала задайте DASHSCOPE_API_KEY — получить ключ 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."}]
  }'

Официальные ресурсы и ссылки

Развёртывание API

Хосты и задержка

Пропускная способность, TTFT и цены на кэш у Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock и Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Матрица провайдеров →

Оценки по источникам

Живые характеристики и архитектура

Под капотом
  • Prompt caching supported — cached input reads at $0.02/1M tokens.
  • Native multimodality: text, image, video in a single model.
Дата выпуска
18 авг. 2026 г.
Параметры
Not disclosed
Лицензия
Open Weights
Контекстное окно
260,000 tokens
Макс. вывод
8,192 tokens
Модальности
text + image + video
Цены кэша
чтение $0.02 · запись $0.16 /1M
Рассуждение
—
Цена ввода
$0.12/M
Цена вывода
$0.4/M
Скорость вывода
168 t/s
Время до первого токена
210 ms
Данные обновлены
28 авг. 2026 г.

Оценка ежемесячного счёта

Оценка расходов в месяц
$0.00
Считаем экономию против GPT-4o…

Цитирование и вставка

Бейдж GitHub Markdown
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}
}

Бейдж оценки для README

Живой бейдж Podium Score для README на GitHub или Hugging Face — ведёт на актуальный рейтинг.

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

Ещё от Alibaba

Альтернативные модели

Ближайшие альтернативы для Qwen3.8 Flash Next по возможностям, цене и бенчмаркам.

0 / 4
Сравнить →