Qwen 3.8 Flash

Alibaba
Das Besondere an Qwen 3.8 Flash ist die Kombination aus multimodalen Eingaben und einem 1.000.000-Token-Fenster in einer API. Alibaba dokumentiert Text, Bilder und Videos als Eingaben und Text als Ausgabe. Im Thinking-Modus weist die API bis zu 262.144 Token Denkspur aus.
Die offene Qwen 3.8 Flash Next-Variante ist eine andere Architektur. Alibaba nennt 125 Milliarden Parameter im Hauptmodell, 51 Milliarden zusätzliche N-Gramm-Einbettungsparameter und 6 Milliarden aktivierte Parameter pro Token. Der Anbieter führt die produktive 1-Million-Token-Version davon als Qwen 3.8 Flash auf QwenCloud.
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | ProprietärQuelle |
| Zugang | APIQuelle |
| Parameter | 125 Mrd.Quelle |
| Aktive Parameter | 6 Mrd.Quelle |
| Kontextfenster | 1.000.000 TokenQuelle |
| Hinweise | Multimodales QwenCloud-API-Modell mit Deep Thinking, visuellem Verständnis und 1 Mio. Token Kontext. Alibabas offizielle Ankündigung nennt für Qwen3.8-Flash-Next ein 125-Mrd.-Hauptmodell, zusätzlich 51 Mrd. N-Gramm-Einbettungen und 6 Mrd. aktive Parameter pro Token. Die Produktionsvariante wird als Qwen3.8-Flash auf QwenCloud bereitgestellt.Quelle |
| API-Modellkennung | qwen3.8-flashQuelle |
| API-Schnittstellen | QwenCloud OpenAI Chat Completions, QwenCloud OpenAI Responses, QwenCloud AnthropicQuelle |
| Eingabe | Text, Bild, VideoQuelle |
| Ausgabe | TextQuelle |
| Reasoning-Modus | thinking by default; controllableQuelle |
| Werkzeugaufrufe | JaQuelle |
| Strukturierte Ausgabe | JaQuelle |
| Maximales Kontextfenster | 1.000.000 TokenQuelle |
| Maximale Ausgabe | 65.536 TokenQuelle |
| Veröffentlichung | 2026-08-26Quelle |
| Parameter | 125 Mrd.Quelle |
| Aktive Parameter | 6 Mrd.Quelle |
| Maximale Bildanzahl | 2.048Quelle |
| Maximale Videoanzahl | 64Quelle |
| Videolimit | 2 hours / 2 GBQuelle |
| Architektur | hybrid Qwen3.5-style MoE with n-gram embedding module; 125B main model plus 51B N-gram embeddings and 6B active parameters per tokenQuelle |
| Natives Kontextfenster | 262.144 Token (API context is 1M by default; native/base context is separately recorded.)Quelle |
Benchmark-Metaanalyse
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Noch nicht genug unabhängige Werte für einen Score
vorläufig
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v3
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Unbekannte oder mehrdeutige Stufen führen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Innerhalb jeder Reihe werden Prozentwerte und Quoten logit-transformiert, andere Einheiten bleiben unverändert, und anschließend werden alle Werte standardisiert. Ein Ein-Faktor-Modell schätzt daraus eine gemeinsame Leistungsstärke je Modell und je Reihe, wie deutlich sie zwischen den Modellen trennt. Bereichswerte weichen davon nur so weit ab, wie die eigenen Ergebnisse im Bereich es belegen. Der Gesamtwert gewichtet die Kernbereiche mit 75 % und Finanzen, Recht und Gesundheit mit 25 %. Er erfordert mindestens acht Testreihen aus zwei Quellen und drei Bereichen. Die Skala von 0 bis 100 bezieht sich auf eine feste Referenzgruppe aus 29 Sprachmodellen, deren Durchschnitt bei 50 liegt.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Reihen werden nicht als Nullwert eingesetzt. Fehlen einem Modell eigene Werte in einem Kernbereich, steht dort seine Gesamtstärke, und der Hinweis „geschätzt, ohne eigene Werte in …“ nennt den Bereich. Weniger Testreihen führen zu einem größeren Standardfehler.
Das 95-%-Intervall folgt aus dem Standardfehler von 200 Neuberechnungen mit zufällig neu gezogenen Testfamilien. Es beschreibt, wie genau die erfassten Testreihen den Wert festlegen. Es ist keine Prognose für künftige Aufgaben oder spätere Neuberechnungen mit anderen Teilnehmern.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 0 Testfamilien und 0 von 0 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
| Auswerter | Testreihen | Gesamtindizes | Erfasste aktive Messwerte |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | 1 | 1 | 8 |
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
Bei 6 Messwerten dieser Quellen ist die Zuordnung zu einer Testreihe noch offen. Sie erhöhen die Zahl der Testreihen nicht.
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.

Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
Qwen 3.8 Flash
Die Antwort hat das Tokenlimit erreicht. Es liegt keine vollständige Aufzeichnung vor.
Reasoning (angefragt): high
Visuell noch nicht bewertet. Eine erfolgreiche Aufzeichnung bestätigt weder korrekte Physik noch die vollständige Umsetzung des Prompts.
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)61,8 / 100
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Geschwindigkeit | Alibaba. Ausgabetempo nach dem ersten empfangenen Textabschnitt, nicht die gesamte Antwortzeit. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Preis | API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. |
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 8. September 2026. 4 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | knowledge-cutoff Originalwortlaut Checked Model Studio model/API pages do not state an exact knowledge cutoff. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | profile-benchmarks Originalwortlaut No exact-model numeric benchmark table was found in the checked API documentation. |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten · Alibaba Cloud Qwen3.8 Flash Next announcement · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) |
| Weitere Quelle | Alibaba Cloud Model Studio Qwen3.8 Flash · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |