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AlibabaSprachmodellAktiv

Qwen3.8-Omni-Flash

Für Qwen3.8-Omni-Flash gibt es noch keinen Wert im Gesamtindex, weil zu wenige unabhängige Benchmark-Ergebnisse vorliegen.

Leistungnoch ohne Platz

k. A.Gesamtindexhöher ist besser

Temponicht gemessen

k. A.noch keine Messung

PreisPlatz 8 von 95

Eingabe 0,113 $ · Ausgabe 0,382 $

0,18 $je 1 Mio. Tokenniedriger ist besser

KontextPlatz 31 von 102

1 Mio.Token auf einmal≈ 1.500 A4-Seiten

BeliebtheitPlatz 648 von 876

2von 100wie im Vormonat

Zusammenfassung

Es ist günstig: 0,18 $ je 1 Mio. Token (Eingabe und Ausgabe gemischt), ein typisches Modell kostet 1,56 $.

Qwen3.8-Omni-Flash ist ein proprietäres API-Modell für Audio- und Videoanalyse mit Textausgabe. Es nimmt Text, Bilder, Audio und Video in einem gemeinsamen Kontext von bis zu 1.000.000 Token an. Die Dokumentation nennt lange Aufnahmen, Meeting-Zusammenfassungen, Sprecherzuordnung und Videoverständnis.

Der Endpunkt erzeugt Text und kein Audio. Die aktuelle Dokumentation beschreibt Chat Completions und Responses für nicht echtzeitfähige Anfragen. Für Sprachdialoge mit Audioausgabe verweist Alibaba auf Qwen3.5-Omni. Einen separaten Realtime-Endpunkt nennt diese Dokumentation nicht.

Selbst ansehen: ein Auftrag, ein Versuch

SVG-Kurztest

Ein SVG-Auftrag mit denselben festen Einstellungen für alle Modelle, ohne verdecktes Nachdenken.

Qwen3.8-Omni-Flash

Qwen3.8-Omni-Flash: SVG-Kurztest

Auftrag

Gib nur ein eigenständiges SVG eines Pelikans zurück, der Fahrrad fährt. Verwende viewBox „0 0 800 600“, einfache Formen, zwei deutlich sichtbare Räder und einen erkennbaren Pelikan mit langem Schnabel. Höchstens 30 SVG-Elemente und 1.800 Zeichen. Kein Markdown, keine Erklärungen, Kommentare, Skripte, Animationen, CSS oder externen Ressourcen.

Englischer Original-Auftrag

Return only one standalone SVG of a pelican riding a bicycle. Use viewBox="0 0 800 600", simple shapes, two clearly visible wheels and a recognizable pelican with a long beak. At most 30 SVG elements and 1800 characters. No Markdown, explanations, comments, scripts, animation, CSS or external resources.

14.10.2026 · 0,0004 $

Testdetails
Testlauf
14.10.2026
Anbieter
alibaba
API-Modell
qwen/qwen3.8-omni-flash
Ausgabe
726 Token
Reasoning
API meldet 0 Reasoning-Tokens
Kosten des Versuchs
0,0004 $
Testrunde
43b8c5c46830
Frühere Tests

API-Anfrage fehlgeschlagen

Pelikan auf dem Fahrrad

Auftrag (englisches Original)

Generate an SVG of a pelican riding a bicycle

05.10.2026

Visuell noch nicht bewertet. Eine erfolgreiche Aufzeichnung bestätigt weder korrekte Physik noch die vollständige Umsetzung des Prompts.

Testdetails
Datum des Testlaufs
05.10.2026
API-Anbieter
openrouter
Angefragtes API-Modell
qwen/qwen3.8-omni-flash
Reasoning-Einstellung
high
Tokenlimit inklusive Reasoning
8.192 Token
Festgelegter Endpunkt
Alibaba | qwen/qwen3.8-omni-flash-20260918
Temperatur
Anbieterstandard
Testprotokoll
community-visual-tests-v1
Technische Prüfung
Nicht bestanden

Frühere Versuche (2)

  • 02.10.2026API-Anfrage fehlgeschlagenReasoning-Einstellung: high
  • 01.10.2026API-Anfrage fehlgeschlagenReasoning-Einstellung: high
Ursprung der Aufgabe: Simon Willison

Alle Benchmark-Werte

Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.

Alle 88 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen

Seite 1 von 8

Messungen ohne passende Vergleichswerte

Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.

ClawEval-MM (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
60.4
Bewertung
60.4
Messgröße
Pass@3, at least one successful trial
Einheit
%
Benchmark-Version
Qwen3.8-Omni technical report v1, Table 3
Kategorie
agents
Richtung
Mehr ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
Qwen3.8-Omni: Towards Native Omni-Modal Agents, Qwen Team
Status
active
Abrufdatum
2026-10-15
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Zeile Qwen3.8-Omni-Flash. Pass@3 bezeichnet den Prozentsatz der Aufgaben, die in mindestens einem von drei Versuchen bestanden werden. Aufgabendatum, Prompt-/Harness-Details, Sampling, Serving-Snapshot und Quantisierung sind nicht angegeben.
Einordnung
Der Bericht wurde am 22.09.2026 veröffentlicht; dies ist kein Datum der Benchmarkausführung.
Quelle Qwen3.8-Omni: Towards Native Omni-Modal Agents, Qwen Team
AliMeeting Test (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
17.2
Bewertung
17.2
Messgröße
cpWER
Einheit
%
Kategorie
audio
Richtung
Weniger ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
Qwen3.8-Omni paper
Status
active
Abrufdatum
2026-10-17
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Spalte Qwen3.8-Omni-Flash in Tabelle 4. Die Kennzahl ergibt sich aus der Tabellenzeile oder Tabellenbeschreibung. Ein Nenner je Zeile wird nicht genannt. Niedrigere Fehlerrate ist besser.
Einordnung
Die zitierte Tabelle nennt weder den Nenner je Ergebnis noch ein numerisches Konfidenzintervall. Die Skala bleibt wie veröffentlicht.
Quelle Qwen3.8-Omni paper
AISHELL-4 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
11.2
Bewertung
11.2
Messgröße
cpWER
Einheit
%
Kategorie
audio
Richtung
Weniger ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
Qwen3.8-Omni paper
Status
active
Abrufdatum
2026-10-17
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Spalte Qwen3.8-Omni-Flash in Tabelle 4. Die Kennzahl ergibt sich aus der Tabellenzeile oder Tabellenbeschreibung. Ein Nenner je Zeile wird nicht genannt. Niedrigere Fehlerrate ist besser.
Einordnung
Die zitierte Tabelle nennt weder den Nenner je Ergebnis noch ein numerisches Konfidenzintervall. Die Skala bleibt wie veröffentlicht.
Quelle Qwen3.8-Omni paper
MagicData-RAMC (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
14.1
Bewertung
14.1
Messgröße
cpWER
Einheit
%
Kategorie
audio
Richtung
Weniger ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
Qwen3.8-Omni paper
Status
active
Abrufdatum
2026-10-17
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Spalte Qwen3.8-Omni-Flash in Tabelle 4. Die Kennzahl ergibt sich aus der Tabellenzeile oder Tabellenbeschreibung. Ein Nenner je Zeile wird nicht genannt. Niedrigere Fehlerrate ist besser.
Einordnung
Die zitierte Tabelle nennt weder den Nenner je Ergebnis noch ein numerisches Konfidenzintervall. Die Skala bleibt wie veröffentlicht.
Quelle Qwen3.8-Omni paper
MLC-SLM (en) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
14.2
Bewertung
14.2
Messgröße
cpWER
Einheit
%
Kategorie
audio
Richtung
Weniger ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
Qwen3.8-Omni paper
Status
active
Abrufdatum
2026-10-17
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Spalte Qwen3.8-Omni-Flash in Tabelle 4. Die Kennzahl ergibt sich aus der Tabellenzeile oder Tabellenbeschreibung. Ein Nenner je Zeile wird nicht genannt. Niedrigere Fehlerrate ist besser.
Einordnung
Die zitierte Tabelle nennt weder den Nenner je Ergebnis noch ein numerisches Konfidenzintervall. Die Skala bleibt wie veröffentlicht.
Quelle Qwen3.8-Omni paper
OmniLingua-LongAudioASR (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
95.56
Bewertung
95.56
Messgröße
Success rate
Einheit
%
Kategorie
audio
Richtung
Mehr ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
Qwen3.8-Omni paper
Status
active
Abrufdatum
2026-10-17
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Spalte Qwen3.8-Omni-Flash in Tabelle 4. Die Kennzahl ergibt sich aus der Tabellenzeile oder Tabellenbeschreibung. Ein Nenner je Zeile wird nicht genannt. OmniLingua-LongAudioASR weist Erfolgsrate und WER als getrennte Kennzahlen aus.
Einordnung
Die zitierte Tabelle nennt weder den Nenner je Ergebnis noch ein numerisches Konfidenzintervall. Die Skala bleibt wie veröffentlicht.
Quelle Qwen3.8-Omni paper
OmniLingua-MultiSpeaker (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
100
Bewertung
100
Messgröße
Success rate
Einheit
%
Kategorie
audio
Richtung
Mehr ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
Qwen3.8-Omni paper
Status
active
Abrufdatum
2026-10-17
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Spalte Qwen3.8-Omni-Flash in Tabelle 4. Die Kennzahl ergibt sich aus der Tabellenzeile oder Tabellenbeschreibung. Ein Nenner je Zeile wird nicht genannt. Die Tabelle weist Erfolgsrate, tcpWER, cpWER und DER getrennt aus.
Einordnung
Die zitierte Tabelle nennt weder den Nenner je Ergebnis noch ein numerisches Konfidenzintervall. Die Skala bleibt wie veröffentlicht.
Quelle Qwen3.8-Omni paper
OmniLingua-MultiSpeaker (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
43.25
Bewertung
43.25
Messgröße
tcpWER
Einheit
%
Kategorie
audio
Richtung
Weniger ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
Qwen3.8-Omni paper
Status
active
Abrufdatum
2026-10-17
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Spalte Qwen3.8-Omni-Flash in Tabelle 4. Die Kennzahl ergibt sich aus der Tabellenzeile oder Tabellenbeschreibung. Ein Nenner je Zeile wird nicht genannt. Eine niedrigere Fehlerrate ist besser.
Einordnung
Die zitierte Tabelle nennt weder den Nenner je Ergebnis noch ein numerisches Konfidenzintervall. Die Skala bleibt wie veröffentlicht.
Quelle Qwen3.8-Omni paper
OmniLingua-MultiSpeaker (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
34.97
Bewertung
34.97
Messgröße
cpWER
Einheit
%
Kategorie
audio
Richtung
Weniger ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
Qwen3.8-Omni paper
Status
active
Abrufdatum
2026-10-17
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Spalte Qwen3.8-Omni-Flash in Tabelle 4. Die Kennzahl ergibt sich aus der Tabellenzeile oder Tabellenbeschreibung. Ein Nenner je Zeile wird nicht genannt. Eine niedrigere Fehlerrate ist besser.
Einordnung
Die zitierte Tabelle nennt weder den Nenner je Ergebnis noch ein numerisches Konfidenzintervall. Die Skala bleibt wie veröffentlicht.
Quelle Qwen3.8-Omni paper
OmniCompass-AV (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
48.6
Bewertung
48.6
Messgröße
CS^{Avg}
Einheit
%
Richtung
Mehr ist besser
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
OmniCompass: A Holistic Benchmark for Omni-Modal Video Grounding and Understanding (arXiv:2610.18829v1)
Status
active
Abrufdatum
2026-10-22
Methodik
Unabhängige Evaluation. OmniCompass-AV; die Modellzeile nennt 64 Frames. Die Tabellenüberschrift beschreibt gleichmäßig abgetastete, mit Zeitstempeln versehene Frames mit synchronisiertem Audio.
Einordnung
Die geprüfte Ergebnistabelle nennt kein modellbezogenes N, kein Konfidenzintervall, kein Messdatum und keine genaue Checkpoint-Revision. CSAvg ist eine benchmarkspezifische Konsistenzmetrik.
Quelle OmniCompass: A Holistic Benchmark for Omni-Modal Video Grounding and Understanding (arXiv:2610.18829v1)
DeepSWE 1.1 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
57.8
Bewertung
57.8
Messgröße
reported score
Einheit
Keine Einheit angegeben
Benchmark-Version
Qwen3.8-Omni technical report v1, Table 2
Kategorie
code-agent
Richtung
Mehr ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
Qwen3.8-Omni: Towards Native Omni-Modal Agents, Qwen Team
Status
active
Abrufdatum
2026-10-15
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Zeile Qwen3.8-Omni-Flash. Laut Bericht nutzt DeepSWE Claude Code und mini-SWE-agent, Temperatur 1, top_p 0,95 und 256K Kontext; angegeben wird der beste Wert beider Harnesses, ohne den Harness dieser Zeile zu benennen. Aufgabendatum, Serving-Snapshot und Quantisierung sind nicht angegeben.
Einordnung
Der Bericht wurde am 22.09.2026 veröffentlicht; dies ist kein Datum der Benchmarkausführung. Die Tabelle nennt weder Einheit noch Skala des Werts.
Quelle Qwen3.8-Omni: Towards Native Omni-Modal Agents, Qwen Team
SWE-bench Pro (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
63.3
Bewertung
63.3
Messgröße
reported score
Einheit
Keine Einheit angegeben
Benchmark-Version
Qwen3.8-Omni technical report v1, Table 2
Kategorie
code-agent
Richtung
Mehr ist besser
Quellentyp
vendor-reported
Auswertung
Qwen3.8-Omni: Towards Native Omni-Modal Agents, Qwen Team
Status
active
Abrufdatum
2026-10-15
Methodik
Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Exakte Zeile Qwen3.8-Omni-Flash. Der Bericht nennt Claude Code, Temperatur 1, top_p 0,95, 256K Kontext und verfeinerte SWE-bench-Pro-Aufgaben. Aufgabendatum, Serving-Snapshot, Quantisierung und weitere Harness-Details sind nicht angegeben.
Einordnung
Der Bericht wurde am 22.09.2026 veröffentlicht; dies ist kein Datum der Benchmarkausführung. Die Tabelle nennt weder Einheit noch Skala des Werts.
Quelle Qwen3.8-Omni: Towards Native Omni-Modal Agents, Qwen Team

Seite 1 von 8

Beliebtheit im Vergleich

Wie oft das Modell gesucht, genutzt und erwähnt wird, im Vergleich mit allen Modellen dieser Kategorie.

Beliebtheitsindex

Die 100 beliebtesten Modelle dieser Kategorie, 0 bis 100, höher ist beliebter

20 von 101 Modellen

Gemini 4 Argon92
Llama-3.2-1B79
GPT-6 Astra78
Claude Haiku 5.577
Qwen3.5 4B76
Llama-3.2-3B75
GPT-573
GPT-6 Sol72
Qwen3.5 0.8B72
Qwen3.5 2B71
Qwen 3.8 27B70
Claude Opus 5.570
DeepSeek V4.1 Flash 101769
Qwen 3.8 Max 090268
Kimi K368
DeepSeek-V4-Flash65
GPT-5.6 Terra64
Claude Sonnet 563
DiffusionGemma 26B A4B IT63
Qwen3.8-Omni-Flash2

Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex

Zeitlicher Verlauf

Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 6. November 2026

Qwen3.8-Omni-FlashStep 5 PreviewMAI-Code-1.1-FlashMistral NemotronMuse Wonder

Was gerade an Beliebtheit gewinnt, steht für Modelle, Anbieter, Harnesses und KI-Abos gesammelt in Alle KI-Trends.

Ähnliche Modelle

Weitere Modelle derselben Art wie Qwen3.8-Omni-Flash, ausgewählt nach Modellreihe, Anbieter, Größe, Preis und Erscheinungsdatum.

Alle technischen Daten

Architektur

Modellklasse
Omnimodales Sprachmodell
Quelle: Modellklasse

Ein- und Ausgabe

Eingabe
Text, Bild, Audio, Video
Quelle: Eingabe
Ausgabe
Text
Quelle: Ausgabe
Kontextfenster
1.000.000 Token
Quelle: Kontextfenster
Maximale Ausgabe
131.072 Token
Quelle: Maximale Ausgabe
Reasoning-Modus
Standard: xhigh. Einstellbar von none bis max.
Quelle: Reasoning-Modus

Wasserzeichen und Herkunft

KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.

KI-Wasserzeichen
Unbekannt
ohne Quelle
Watermarking-Technik
Nicht bekannt
ohne Quelle

Lizenz und Zugang

Gewichte
Proprietär
Quelle: Gewichte
Zugang
API
Quelle: Zugang

API

API-Modellkennung
qwen3.8-omni-flash
Quelle: API-Modellkennung

Weitere Angaben

Werkzeuge
Funktionsaufrufe und Websuche
Quelle: Werkzeuge

Preise

Preisansicht wählen

1 Angebot, Preise in US-Dollar je 1 Mio. Token, Mischpreis aus 3 Teilen Eingabe und 1 Teil Ausgabe.

AnbieterEingabeAusgabeCache lesenMischpreis
Alibabadirekt0,113 $0,382 $0,014 $0,18 $

Direktpreis laut Hersteller, geprüft am 22.09.2026. Zum LLM-Preisindex

Weitere Preisstufen und Regeln
Eingabe-Preis
0,113 $ / 1 Mio. Token, FrankfurtQuelle
Ausgabe-Preis
0,382 $ / 1 Mio. Token, FrankfurtQuelle
Cache-Preis
0,014 $ / 1 Mio. Token bei Cache-Treffer, FrankfurtQuelle

Kein Abo von Alibaba mit diesem Modell. Über andere Anbieter ab ≈ 1,07 € im Monat (Command Code Go, mit begrenztem Guthaben). 5 Tarife in Deutschland.

TarifPreis im MonatHinweis
Command Code Go≈ 1,07 €mit begrenztem Guthaben
Command Code GOAT≈ 10,66 €mit begrenztem Guthaben
Command Code Pro≈ 21,32 €mit begrenztem Guthaben
Command Code Max 10×≈ 106,58 €mit begrenztem Guthaben
Command Code Max 20×≈ 213,17 €mit begrenztem Guthaben

Geschätzte Europreise zum EZB-Kurs vom 06.11.2026.

Alle Tarife im KI-Abo-Vergleich

Häufige Fragen zu Qwen3.8-Omni-Flash

Was kostet Qwen3.8-Omni-Flash?

Per API 0,113 $ je 1 Mio. Token Eingabe und 0,382 $ Ausgabe. Das ist günstig.

PreisDollar je 1 Mio. Token, Eingabe und Ausgabe gemischt · niedriger ist besser
MiMo V2.6 Flash0,18 $
MiMo-V2.50,18 $
Qwen3.8-Omni-FlashPlatz 8 von 950,18 $
Claude Haiku 5.50,20 $
GPT-6 Luna0,20 $
GPT OSS 120B0,20 $
GLM-5.3-Flash0,24 $

Wie groß ist das Kontextfenster von Qwen3.8-Omni-Flash?

1 Mio. Token. So viel Text liest Qwen3.8-Omni-Flash auf einmal, das sind rund 1.500 A4-Seiten.

Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis

KontextfensterToken, die das Modell auf einmal liest · höher ist besser
Qwen3.8-Omni-FlashPlatz 31 von 1021 Mio.
Claude Opus 5.51 Mio.
Gemini 4 Carbon1 Mio.
Claude Fable 5.11 Mio.
Claude Sonnet 5.51 Mio.
Muse Wonder Full1 Mio.
Claude Opus 51 Mio.

Kann ich Qwen3.8-Omni-Flash lokal nutzen?

Nein. Alibaba veröffentlicht die Gewichte nicht.

Angaben von Alibaba

Offene Gewichte
nein
Lizenz
k. A.
Parameter
k. A.
davon aktiv je Token
k. A.

Wo kann ich Qwen3.8-Omni-Flash nutzen?

Nicht im Abo von Alibaba. Zusammen mit anderen Anbietern sind es 5 Tarife in Deutschland, dazu kommt die API.

Abo-Vergleich, Preise in Deutschland inkl. USt

Bei Alibaba

Kein Abo von Alibaba mit diesem Modell.

Über andere Anbieter

5 Tarife bei 1 Anbieter, ab ≈ 1,07 € im Monat (Command Code Go), mit begrenztem Guthaben.

Per API

0,113 $ Eingabe, 0,382 $ Ausgabe je 1 Mio. Token.

Quellen und Datenstand

Alle 13 Quellen anzeigen

Benchmarkquellen im Überblick

Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.

Für dieses Modell ist derzeit kein aktives Ergebnis der geprüften externen Auswerter zugeordnet. Weitere Quellenbelege stehen darunter.

Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten.

ArtNachweis und Datenstand
Preis

API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten.

Quelle: Preise · Alibaba Cloud Model Studio pricing (abgerufen 22. September 2026)
RecherchestandRecherchestand 15. Oktober 2026. 4 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell.
Nicht veröffentlicht

per-row sample counts and confidence intervals

Hinweis

Die Ergebnistabellen nennen keine exakten Nenner je Zeile oder numerischen Konfidenzintervalle. Wiederholungen werden nur erfasst, wenn die Arbeit sie nennt.

Ungeklärt

OmniEchoBench single score

Hinweis

Tabelle 5 nennt 43,9, der spätere Fließtext hingegen 41,7 für Qwen3.8-Omni-Flash. Beide Angaben bleiben in der strittigen Zeile sichtbar.

Weitere QuelleAlibaba Cloud Model Studio (abgerufen 22. September 2026; 15. Oktober 2026) · Alibaba Cloud Qwen3.8-Omni-Flash · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Weitere QuelleAlibaba Cloud newly released models (abgerufen 22. September 2026; 15. Oktober 2026)
Weitere QuelleQwen3.8-Omni: Towards Native Omni-Modal Agents, Qwen Team (abgerufen 15. Oktober 2026; 17. Oktober 2026)
Weitere QuelleOmniCompass: A Holistic Benchmark for Omni-Modal Video Grounding and Understanding (arXiv:2610.18829v1) (abgerufen 22. Oktober 2026)
Weitere QuelleQwen3.8-Omni-Flash official release · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Weitere QuelleAlibaba Cloud Qwen-Omni documentation · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Weitere QuelleOpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0
Weitere QuelleVercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0
Weitere QuelleOllama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex
Weitere QuelleReplicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex
Weitere QuelleGoogle Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA
Weitere QuelleCreative Commons Attribution 4.0