Per 2026-09-01, tim Qwen Alibaba open-source Qwen3.8-Flash-Next pada 2026-08-26: MoE multimodal 125B yang mengaktifkan 6B parameter per langkah, plus embedding N-gram 51B. Konteks native 262K unit, bisa diperpanjang sampai 1M dengan YaRN. Kalau kamu butuh bab dari video panjang, tempel tautannya — kamu tidak harus host weight 125B.
Paste a long-form video URL — BibiGPT turns it into chapters, a transcript, and follow-up Q&A.
Per 2026-09-01, tim Qwen Alibaba open-source Qwen3.8-Flash-Next pada 2026-08-26: MoE multimodal 125B yang mengaktifkan 6B parameter per langkah, plus embedding N-gram 51B, dengan konteks native 262K (YaRN sampai 1M) dan biaya training sekitar sepersembilan Qwen3.7-Plus. Terakhir diperbarui 2026-09-01.
Pada 2026-08-26 tim Qwen open-source Qwen3.8-Flash-Next sebagai pratinjau arsitektur Qwen4. Nama API produksi adalah Qwen3.8-Flash. Generasi yang sama, dua permukaan: weight versus endpoint hosted.
Qwen menyatakan model utama 125 miliar parameter yang mengaktifkan 6 miliar parameter per langkah, dengan tambahan 51 miliar parameter embedding N-gram yang bisa duduk di system RAM daripada memori GPU.
Jendela konteks default adalah 262.144 unit. Qwen bilang YaRN bisa meregangkannya sampai satu juta unit untuk file panjang dan percakapan panjang. Transkrip kuliah tetap butuh bab; jendela lebar bukan notebook.
Qwen bilang melatih Qwen3.8-Flash-Next memakan sekitar sepersembilan biaya Qwen3.7-Plus, dengan peningkatan di coding dan tugas office. Itu klaim biaya training vendor, bukan harga pengguna.
Model multimodal long-context yang lebih murah membantu tim API. Sendiri, itu tidak memberi mahasiswa catatan berstempel waktu dari upload Bilibili dua jam. BibiGPT adalah produk untuk pekerjaan kedua itu.
Tempel tautan, dapatkan bab, transkrip, dan Q&A lanjutan. BibiGPT mendukung Qwen3.8-Flash sebagai model yang bisa kamu pakai untuk catatan long-form — kamu tidak memilih diagram arsitektur.
Kuliah 90 menit tetap butuh stempel waktu dan ekspor. Satu panggilan API murah yang tidak pernah kamu arsip sia-sia; ringkasan berbab adalah dokumen yang bisa dicari minggu depan.
Qwen 3.6 adalah generasi multimodal sebelumnya. Qwen3-ASR adalah keluarga speech recognition. Halaman ini adalah peristiwa Flash-Next / Flash 2026-08-26. Satu niat, satu URL.
Fakta utama dari rilis Qwen3.8-Flash / Flash-Next Qwen pada 2026-08-26.
Qwen merilis Qwen3.8-Flash-Next (dan build FP8) di Hugging Face dan ModelScope malam yang sama, dibingkai sebagai pratinjau arsitektur Qwen4.
Qwen mendokumentasikan model utama 125B, 6B parameter diaktifkan per langkah, dan embedding N-gram ekstra 51B yang bisa duduk di system RAM alih-alih memori GPU.
Konteks default adalah 262.144 unit. Qwen bilang YaRN memperpanjangnya sampai satu juta unit untuk file panjang dan thread panjang.
Qwen mengklaim biaya training Flash-Next sekitar sepersembilan Qwen3.7-Plus, dengan skor coding dan tugas office yang lebih kuat. Itu angka biaya training vendor.
Reuters melaporkan Qwen akan menagih 1 yuan per sejuta unit input dan 3 yuan per sejuta unit output di API hosted Qwen3.8-Flash. Konfirmasi di QwenCloud sebelum menyusun anggaran.
Di mana model Qwen long-context yang lebih murah penting — dan di mana peringkas adalah produk sebenarnya.
Pakai open weight atau API Flash untuk stack coding dan office sendiri. Lalu tetap tempel kuliah jadi ke BibiGPT supaya manusia mendapat bab, bukan dump unit mentah.
Upload Bilibili dua jam tidak butuh brief arsitektur Qwen4. Tempel URL, ekspor transkrip, terus ajukan pertanyaan. Itulah jalur BibiGPT.
Qwen 3.6 adalah penjelasan multimodal sebelumnya. Qwen3-ASR adalah speech recognition. Halaman ini hanya Flash / Flash-Next. Satu peristiwa keluarga model, satu URL.
Alur catatan video panjang yang cocok dengan rilis ini.
Tempel tautan dan dapatkan bab, poin kunci, serta ringkasan bersih.
Video B-site panjang jadi catatan terstruktur.
Ubah episode podcast jadi catatan yang bisa dicari.
Generasi multimodal Qwen sebelumnya di URL sendiri.
Keluarga open speech-recognition Qwen — produk berbeda.
Spesifikasi di halaman ini berasal dari catatan rilis Qwen 2026-08-26 dan laporan Reuters di hari yang sama.
Qwen open-source Qwen3.8-Flash-Next pada 2026-08-26 sebagai MoE multimodal 125B dengan 6B parameter aktif, embedding N-gram 51B, konteks native 262K (YaRN sampai 1M), dan biaya training sekitar 1/9 Qwen3.7-Plus.
GitHub — QwenLM/Qwen3.8-Flash-Next ↗Reuters melaporkan peluncuran 2026-08-26, jendela default 262.144 unit (bisa diperluas sampai 1 juta), biaya training sepersembilan Qwen3.7-Plus, dan harga daftar API 1 yuan / 3 yuan per sejuta unit input / output.
Reuters — Alibaba's Qwen launches Qwen3.8-Flash ↗IT Home melaporkan brief bahasa Cina di hari yang sama: open weight pukul 23:00 waktu Beijing di Hugging Face dan ModelScope, plus harga daftar API 1 yuan / 3 yuan.
IT Home — Qwen3.8-Flash (Next) ↗Model mixture-of-experts menyimpan pool parameter besar dan hanya mengaktifkan subset untuk setiap langkah. Qwen3.8-Flash-Next didokumentasikan sebagai total 125B dengan 6B aktif per langkah. Efek praktisnya kapasitas lebih besar tanpa membayar penuh compute model dense di setiap langkah.
Jendela 262.144 unit bisa menampung transkrip panjang plus instruksi dalam satu panggilan. Sendiri, itu tidak menghasilkan bab, stempel waktu, atau ekspor yang bisa dicari minggu depan. Artefak itu adalah pekerjaan produk catatan video.
Mengapa banyak orang memakai BibiGPT setiap hari untuk mengubah video menjadi teks.
Dipercaya 50.000+ pengguna di seluruh dunia
“Saya tempel tautan dan dalam hitungan detik mendapat teks subtitle yang rapi — menghemat berjam-jam mengetik ulang setiap minggu.”
Maya R.
Kreator konten · Mendaur ulang video pendek
“Dengan mengekspor transkrip, saya bisa mengulang kosakata baru sesuai kecepatan sendiri tanpa terus menjeda video.”
Daniel K.
Pembelajar bahasa · Belajar dengan video asli
“Teks akurat dengan stempel waktu yang bisa langsung saya kutip. Diam-diam sudah jadi bagian dari rutinitas harian saya.”
Priya S.
Peneliti · Mengutip ceramah publik
FAQ
Tanyakan apa pun.
1 Tool ringkasan video AI Bilibili terbaik 2026? BibiGPT mendukung 30+ platform dengan 1 juta+ pengguna. Tempel link Bilibili untuk ringkasan terstruktur instan. Bandingkan top 5 tool plus otomasi AI agent.
2 Install a video-summary skill into DeepSeek Harness in one copy-paste — SKILL.md matches Claude Code. Or skip dsh: paste a Bilibili or YouTube link in the browser and get a timestamped summary.
3 Reverse any video free with no app and no download, right in your browser. Step-by-step for iPhone, Android, and PC, plus how to reverse audio (2026).
Tempel tautan YouTube, Bilibili, atau podcast panjang. BibiGPT mengembalikan bab, transkrip, dan Q&A lanjutan. Terakhir diperbarui 2026-09-01.
