Qwen3.8 Flash
Red Neuronal
Qwen3.8 Flash es un modelo multimodal de Alibaba con razonamiento: ideal para código, escenarios de agentes y análisis de documentos.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 000 000 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 131 072 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Qwen3.8 Flash?
Qwen3.8 Flash es un modelo multimodal con razonamiento de Alibaba: analiza texto, imágenes, gráficos, documentos y videos largos. Ayuda a escribir código y gestionar escenarios de agentes, incluyendo la interfaz de escritorio. Su punto fuerte es el análisis de bases de código completas, no solo archivos individuales. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras: paga en rublos con tarjeta rusa según el uso, por tokens consumidos que no caducan. Otras redes neuronales están disponibles en la misma ventana para comparar respuestas fácilmente, y para integraciones de productos existe una API compatible con OpenAI; la correspondencia está protegida con cifrado AES-GCM. Para desarrolladores, Qwen3.8 Flash es útil para revisiones, refactorización y depuración; para analistas, para extraer datos de gráficos e informes; para equipos de producto, para asistentes de agentes y automatización de tareas; y para investigadores, para analizar documentación extensa y videos largos.Preguntas frecuentes sobre Qwen3.8 Flash
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
qwen3.8-flash es un modelo de texto de Qwen con una ventana de contexto de hasta 1 000 000 de tokens. Es adecuado para trabajar con documentos largos, análisis y refactorización de código, razonamiento y tareas STEM, así como para escenarios con llamadas a funciones. Acepta texto, imágenes y documentos como entrada.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 131 072 tokens, lo que equivale a decenas de páginas de texto. Esta capacidad es suficiente para un informe extenso, el análisis de un documento grande o un módulo de código completo, sin necesidad de dividir la tarea o unir partes manualmente.
Sí, según nuestros datos, el modo de razonamiento es compatible: antes de dar una respuesta, el modelo analiza secuencialmente la condición de la tarea. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, análisis de código y escenarios de varios pasos donde es importante no perder las conclusiones intermedias.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON. Puede conectarlo a sus herramientas, búsquedas y bases de datos a través de la API de BotHub compatible con OpenAI, y cambiar a otro modelo si es necesario sin reescribir la integración.
El modelo acepta imágenes y documentos como entrada: puede pedirle que analice una captura de pantalla, un esquema, una tabla o un PDF y obtener un resultado en texto. No tenemos información sobre audio y video, así que considere escenarios con texto, imágenes y archivos.
No tenemos datos específicos sobre idiomas, por lo que no garantizamos una calidad concreta en ruso; es más fiable comprobarlo con sus propias consultas. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras, con pago en rublos según el uso, por lo que la prueba tomará un par de minutos.