Qwen3.8 Omni Flash
Rede Neural
Qwen3.8 Omni Flash é um modelo omnimodal da Alibaba com compreensão nativa de áudio e vídeo para análise de gravações e tarefas de agentes.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 000 000 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 131 072 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Qwen3.8 Omni Flash?
Qwen3.8 Omni Flash é um modelo omnimodal com raciocínio da Alibaba, o primeiro da linha Qwen construído em torno de capacidades de agente e compreensão nativa de áudio e vídeo. Ele analisa a gravação como um todo, não separadamente por trilha e quadros, sendo adequado para análise e resumo de materiais de áudio e vídeo, bem como para cenários onde o modelo deve executar etapas de uma tarefa sequencialmente. No BotHub, o Qwen3.8 Omni Flash está acessível sem VPN ou cartões estrangeiros, o pagamento é feito em rublos conforme o uso, e os tokens não utilizados permanecem no saldo. Ao lado, na mesma janela, há mais de 250 modelos: você pode comparar as respostas do Qwen com outros e alternar sem reescrever a integração, pois a API é unificada e compatível com a OpenAI. Os dados são transmitidos de forma criptografada; para empresas, estão disponíveis contratos, faturas, intercâmbio eletrônico de documentos e um painel administrativo com limites. Útil para criar resumos de reuniões ou webinars a partir de gravações de vídeo, analisar chamadas de suporte, descrever o conteúdo de vídeos antes da publicação, construir um agente que trabalha com multimídia e acelerar pesquisas em gravações longas.Perguntas frequentes sobre Qwen3.8 Omni Flash
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O modelo trabalha com texto, documentos e imagens na entrada, sabe raciocinar antes de responder e chamar funções. Adequado para análise de grandes documentos e bases de código, refatoração e depuração, tarefas STEM, bem como para cenários de agentes com ferramentas. Contexto de até um milhão de tokens.
Em uma única resposta, o modelo gera até 131.072 tokens — isso equivale a dezenas de milhares de palavras, ou seja, um documento volumoso, um grande módulo de código ou uma análise detalhada completa, sem colagem manual de partes. A janela de contexto é de até um milhão de tokens, então os códigos-fonte caberão junto com a resposta.
Sim, o raciocínio antes da resposta está confirmado em nossos dados. O modelo primeiro constrói uma cadeia de passos e depois fornece o resultado — isso ajuda em matemática, lógica, análise de código e tarefas de várias etapas. Para consultas simples, esse modo nem sempre é necessário, mas em tarefas complexas aumenta visivelmente a precisão.
Sim, o modelo suporta chamada de funções e saída estruturada em JSON. Você descreve as ferramentas, ele decide quando chamá-las e retorna a resposta no esquema definido — conveniente para agentes e integrações. No BotHub, isso está disponível através de uma API unificada compatível com OpenAI.
De acordo com nossos dados, imagens e documentos são aceitos na entrada: você pode enviar uma captura de tela, diagrama, foto ou PDF e pedir para analisar o conteúdo. Áudio e vídeo não estão marcados em nossos dados — isso não é uma negação, apenas não há essa marcação, portanto, verifique o formato na interface antes de carregar.
Não há informações sobre idiomas em nossos dados, portanto, não prometeremos nada específico. A maneira mais honesta é testar com sua própria tarefa: no BotHub, você abre o modelo na mesma janela que outros e compara as respostas. Acesso da Rússia sem VPN e cartão estrangeiro, pagamento em rublos.