На 2026-09-01 команда Qwen Alibaba открыла веса Qwen3.8-Flash-Next 2026-08-26: мультимодальный MoE на 125B, который активирует 6B параметров на токен, плюс 51B N-gram embeddings. Нативный контекст — 262K токенов, расширяется до 1M с YaRN. Если нужны главы длинного видео, вставьте ссылку — вам не нужно хостить веса на 125B.
Paste a long-form video URL — BibiGPT turns it into chapters, a transcript, and follow-up Q&A.
На 2026-09-01 команда Qwen Alibaba открыла веса Qwen3.8-Flash-Next 2026-08-26: мультимодальный MoE на 125B, который активирует 6B параметров на токен, плюс 51B N-gram embeddings, с нативным контекстом 262K (YaRN до 1M) и стоимостью обучения около одной девятой от Qwen3.7-Plus. Обновлено 2026-09-01.
2026-08-26 команда Qwen открыла веса Qwen3.8-Flash-Next как architecture preview Qwen4. Production API называется Qwen3.8-Flash. Одно поколение, две поверхности: веса versus hosted endpoint.
Qwen указывает основную модель на 125 миллиардов параметров, которая активирует 6 миллиардов на токен, плюс дополнительные 51 миллиард N-gram embedding параметров, которые могут лежать в system RAM, а не в GPU memory.
Окно контекста по умолчанию — 262,144 токена. Qwen говорит, что YaRN может растянуть его до миллиона токенов для длинных файлов и длинных разговоров. Транскрипту лекции всё равно нужны главы; широкое окно — это не notebook.
Qwen говорит, что обучение Qwen3.8-Flash-Next заняло около одной девятой стоимости Qwen3.7-Plus, с приростом на coding и office-задачах. Это vendor-claim про training cost, а не цена для пользователя.
Более дешёвая long-context мультимодальная модель помогает API-командам. Сама по себе она не даёт студенту заметок с таймкодами из двухчасового аплоада Bilibili. BibiGPT — продукт для этой второй задачи.
Вставьте ссылку, получите главы, транскрипт и последующие Q&A. BibiGPT поддерживает Qwen3.8-Flash как модель для long-form заметок — вы не выбираете architecture diagram.
90-минутная лекция всё ещё нуждается в таймкодах и экспорте. Один дешёвый API-вызов, который вы не сохранили, — пустая трата; резюме с главами — документ, который можно искать на следующей неделе.
Qwen 3.6 — более раннее мультимодальное поколение. Qwen3-ASR — семейство speech recognition. Эта страница — событие Flash-Next / Flash от 2026-08-26. Один intent, один URL.
Главные факты релиза Qwen3.8-Flash / Flash-Next от 2026-08-26.
Qwen выпустила Qwen3.8-Flash-Next (и FP8-сборку) на Hugging Face и ModelScope тем же вечером, позиционируя это как architecture preview Qwen4.
Qwen документирует основную модель на 125B, 6B параметров, активируемых на токен, и дополнительные 51B N-gram embeddings, которые могут лежать в system RAM вместо GPU memory.
Контекст по умолчанию — 262,144 токена. Qwen говорит, что YaRN расширяет его до миллиона токенов для длинных файлов и длинных тредов.
Qwen утверждает, что стоимость обучения Flash-Next была около одной девятой от Qwen3.7-Plus, с более сильными scores на coding и office-задачах. Это vendor-цифра про training cost.
Reuters сообщил, что Qwen будет брать 1 юань за миллион входных токенов и 3 юаня за миллион выходных на hosted API Qwen3.8-Flash. Перед бюджетом сверяйтесь с QwenCloud.
Где важна более дешёвая long-context модель Qwen — и где суммаризатор является настоящим продуктом.
Используйте открытые веса или Flash API для своего coding и office-стека. Затем всё равно вставьте готовую лекцию в BibiGPT — чтобы люди получили главы, а не сырой дамп токенов.
Двухчасовому аплоаду Bilibili не нужен architecture brief Qwen4. Вставьте URL, экспортируйте транскрипт, продолжайте задавать вопросы. Это путь BibiGPT.
Qwen 3.6 — предыдущий мультимодальный explainer. Qwen3-ASR — speech recognition. Эта страница только про Flash / Flash-Next. Одно событие семейства моделей, один URL.
Workflow заметок по длинному видео, которые сочетаются с этим релизом.
Вставьте ссылку и получите главы, ключевые тезисы и чистое резюме.
Длинные видео B-site — в структурированные заметки.
Превратите эпизод подкаста в searchable заметки.
Предыдущее мультимодальное поколение Qwen на своём URL.
Открытое семейство speech recognition Qwen — другой продукт.
Спецификации на этой странице взяты из release notes Qwen от 2026-08-26 и однодневного репорта Reuters.
Qwen открыла веса Qwen3.8-Flash-Next 2026-08-26 как мультимодальный MoE на 125B с 6B активных параметров, 51B N-gram embeddings, нативным контекстом 262K (YaRN до 1M) и стоимостью обучения около 1/9 от Qwen3.7-Plus.
GitHub — QwenLM/Qwen3.8-Flash-Next ↗Reuters сообщил о запуске 2026-08-26, окне по умолчанию 262,144 токена (расширяемом до 1 миллиона), стоимости обучения в одну девятую от Qwen3.7-Plus и list prices API 1 юань / 3 юаня за миллион входных / выходных токенов.
Reuters — Alibaba's Qwen launches Qwen3.8-Flash ↗IT Home сообщил тот же день китайскоязычный бриф: открытые веса в 23:00 по пекинскому времени на Hugging Face и ModelScope, плюс list prices API 1 юань / 3 юаня.
IT Home — Qwen3.8-Flash (Next) ↗Mixture-of-experts модель держит большой пул параметров и активирует только подмножество на каждый токен. Qwen3.8-Flash-Next документирован как 125B суммарно с 6B активных на токен. Практический эффект — больше capacity без полного dense-model compute bill на каждом токене.
Окно 262,144 токена может вместить длинный транскрипт плюс инструкции в одном вызове. Само по себе оно не создаёт главы, таймкоды или экспорт, который можно искать на следующей неделе. Эти артефакты — задача продукта для video notes.
Почему люди каждый день используют BibiGPT, чтобы превращать видео в текст.
Нам доверяют более 50 000 пользователей по всему миру
“Вставляю ссылку — и через несколько секунд получаю чистые субтитры. Каждую неделю это экономит мне часы перепечатки.”
Maya R.
Контент-мейкер · Переупаковывает короткие видео
“Экспорт расшифровки позволяет повторять новые слова в своём темпе, не останавливая видео каждую минуту.”
Daniel K.
Изучает языки · Учится по реальным видео
“Точный текст с таймкодами, который можно цитировать напрямую. Незаметно стал частью моей ежедневной работы.”
Priya S.
Исследователь · Цитирует публичные выступления
FAQ
Спрашивайте что угодно.
1 Лучший ИИ-инструмент для краткого содержания видео Bilibili в 2026? BibiGPT поддерживает 30+ платформ с 1M+ пользователей. Вставьте любую ссылку Bilibili для мгновенного структурированного краткого содержания. Сравните топ-5 инструментов плюс автоматизацию через ИИ-агента.
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).
Вставьте длинную ссылку YouTube, Bilibili или подкаста. BibiGPT вернёт главы, транскрипт и последующие Q&A. Обновлено 2026-09-01.
