Qwen3.8 Omni Flash
Réseau Neuronal
Qwen3.8 Omni Flash est un modèle omnimodal d'Alibaba avec compréhension native audio/vidéo pour l'analyse et les tâches d'agents
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Qwen3.8 Omni Flash?
Qwen3.8 Omni Flash est un modèle omnimodal avec raisonnement d'Alibaba, le premier de la gamme Qwen axé sur les capacités d'agent et la compréhension native de l'audio et de la vidéo. Il analyse l'enregistrement dans son ensemble, plutôt que les pistes et les images séparément, ce qui le rend idéal pour l'analyse et le résumé de contenus audio et vidéo, ainsi que pour les scénarios nécessitant l'exécution séquentielle de tâches. Sur BotHub, Qwen3.8 Omni Flash est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, avec un paiement en roubles à l'usage et conservation des jetons inutilisés. Plus de 250 modèles sont disponibles dans la même fenêtre : comparez les réponses de Qwen avec d'autres et basculez sans réécrire l'intégration grâce à l'API compatible OpenAI. Les données sont chiffrées ; pour les entreprises, des contrats, factures, EDI et un panneau d'administration avec limites sont disponibles. Utile pour résumer des réunions ou webinaires à partir d'enregistrements, analyser des appels de support, décrire des vidéos avant publication, créer des agents multimédias et accélérer la recherche sur de longs enregistrements.Questions fréquentes sur Qwen3.8 Omni Flash
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Le modèle traite le texte, les documents et les images, sait raisonner avant de répondre et appeler des fonctions. Adapté à l'analyse de grands documents et bases de code, au refactoring, au débogage, aux tâches STEM et aux scénarios d'agents avec outils. Contexte jusqu'à un million de jetons.
En une réponse, le modèle génère jusqu'à 131 072 jetons, soit des dizaines de milliers de mots : un document volumineux, un grand module de code ou une analyse détaillée sans collage manuel. La fenêtre de contexte va jusqu'à un million de jetons, donc les sources tiennent avec la réponse.
Oui, le raisonnement avant réponse est confirmé. Le modèle établit une chaîne d'étapes avant de donner le résultat, ce qui aide en mathématiques, logique, analyse de code et tâches complexes. Ce mode n'est pas toujours nécessaire pour les requêtes simples, mais améliore nettement la précision sur les tâches complexes.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée. Vous décidez des outils, il choisit quand les appeler et renvoie une réponse au format défini, idéal pour les agents et intégrations. Sur BotHub, c'est disponible via une API compatible OpenAI.
Selon nos données, les images et documents sont acceptés : vous pouvez envoyer une capture d'écran, un schéma, une photo ou un PDF pour analyse. L'audio et la vidéo ne sont pas explicitement marqués — ce n'est pas un refus, mais vérifiez le format dans l'interface avant le téléchargement.
Nous n'avons pas d'informations sur les langues, donc nous ne promettons rien de concret. Le plus honnête est de tester : sur BotHub, ouvrez le modèle dans une fenêtre avec d'autres pour comparer les réponses. Accès depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, paiement en roubles.