Qwen3.8-Flash อธิบาย

ณ 2026-09-01 ทีม Qwen ของ Alibaba โอเพนซอร์ส Qwen3.8-Flash-Next เมื่อ 2026-08-26: multimodal MoE 125B ที่แอคทีฟพารามิเตอร์ 6B ต่อโทเคน พร้อม N-gram embeddings 51B บริบทเนทีฟ 262K โทเคน ขยายถึง 1M ด้วย YaRN หากต้องการบทจากวิดีโอยาว ให้วางลิงก์ — คุณไม่ต้องโฮสต์ weights 125B

สรุปวิดีโอแทน
โอเพนซอร์ส · 2026-08-26 125B MoE · 6B active เดโมด้านล่าง

Get the notes, skip the architecture diagram

Paste a long-form video URL — BibiGPT turns it into chapters, a transcript, and follow-up Q&A.

เพิ่ม BibiGPT เป็นแหล่งข้อมูลที่ต้องการบน Google เห็น BibiGPT มากขึ้นใน Top Stories และคำตอบจาก AI

ข้อเท็จจริงสำคัญ (อ่าน 90 วินาที)

ณ 2026-09-01 ทีม Qwen ของ Alibaba โอเพนซอร์ส Qwen3.8-Flash-Next เมื่อ 2026-08-26: multimodal MoE 125B ที่แอคทีฟพารามิเตอร์ 6B ต่อโทเคน พร้อม N-gram embeddings 51B บริบทเนทีฟ 262K (YaRN ถึง 1M) และต้นทุนเทรนราวหนึ่งในเก้าของ Qwen3.7-Plus อัปเดตล่าสุด 2026-09-01

Features

Qwen3.8-Flash-Next คืออะไรจริง ๆ

เมื่อ 2026-08-26 ทีม Qwen โอเพนซอร์ส Qwen3.8-Flash-Next เป็นพรีวิวสถาปัตยกรรมของ Qwen4 ชื่อ API โปรดักชันคือ Qwen3.8-Flash รุ่นเดียวกัน สองพื้นผิว: weights กับ endpoint ที่โฮสต์

MoE 125B, แอคทีฟ 6B, พลัส N-gram embeddings 51B

Qwen ระบุโมเดลหลักพารามิเตอร์ 125 พันล้าน ที่แอคทีฟ 6 พันล้านต่อโทเคน พร้อมพารามิเตอร์ N-gram embedding เพิ่มอีก 51 พันล้านที่วางใน system RAM ได้แทนหน่วยความจำ GPU

บริบทเนทีฟ 262K, YaRN ถึง 1M

หน้าต่างบริบทเริ่มต้นคือ 262,144 โทเคน Qwen บอกว่า YaRN ยืดได้ถึงหนึ่งล้านโทเคนสำหรับไฟล์ยาวและการสนทนายาว ทรานสคริปต์บทเรียนยังต้องการบท; หน้าต่างกว้างไม่ใช่สมุดโน้ต

ต้นทุนเทรนราว 1/9 ของ Qwen3.7-Plus

Qwen บอกว่าการเทรน Qwen3.8-Flash-Next ใช้ต้นทุนราวหนึ่งในเก้าของ Qwen3.7-Plus พร้อมผลดีขึ้นในงานโค้ดและออฟฟิศ นี่คือการอ้างต้นทุนเทรนของผู้ขาย ไม่ใช่ราคาผู้ใช้

หมายความว่าอะไรถ้าคุณทำงานกับวิดีโอยาว

โมเดล multimodal บริบทยาวที่ถูกลงช่วยทีม API มันไม่ได้ให้โน้ตพร้อมตราเวลาจากอัปโหลด Bilibili สองชั่วโมงโดยตัวเอง BibiGPT คือผลิตภัณฑ์สำหรับงานอย่างหลัง

คุณไม่ควรต้องโฮสต์ weights 125B

วางลิงก์ ได้บท ทรานสคริปต์ และ Q&A ติดตาม BibiGPT รองรับ Qwen3.8-Flash เป็นโมเดลที่ใช้ทำโน้ตรูปแบบยาวได้ — คุณไม่ต้องเลือกไดอะแกรมสถาปัตยกรรม

บริบทยาวจ่ายเมื่อคุณเก็บโน้ตไว้

บทเรียน 90 นาทียังต้องมีตราเวลาและการส่งออก การเรียก API ราคาถูกที่คุณไม่เก็บไฟล์คือการเสียเปล่า; สรุปแบบมีบทคือเอกสารที่ค้นหาได้สัปดาห์หน้า

นี่ไม่ใช่ Qwen 3.6 และไม่ใช่ Qwen3-ASR

Qwen 3.6 คือรุ่น multimodal ก่อนหน้า Qwen3-ASR คือตระกูล speech recognition หน้านี้คืออีเวนต์ Flash-Next / Flash เมื่อ 2026-08-26 หนึ่งเจตนา หนึ่ง URL

5 การเปลี่ยนแปลงสำคัญ (อ่าน 90 วินาที)

ข้อเท็จจริงหัวข้อจากรีลีส Qwen3.8-Flash / Flash-Next ของ Qwen เมื่อ 2026-08-26

  1. 1

    โอเพน weights เมื่อ 2026-08-26

    Qwen เปิดตัว Qwen3.8-Flash-Next (และบิลด์ FP8) บน Hugging Face และ ModelScope คืนเดียวกัน กรอบเป็นพรีวิวสถาปัตยกรรมของ Qwen4

  2. 2

    MoE 125B, แอคทีฟ 6B, N-gram embeddings 51B

    Qwen ระบุโมเดลหลัก 125B, พารามิเตอร์แอคทีฟ 6B ต่อโทเคน และ N-gram embeddings เพิ่ม 51B ที่วางใน system RAM ได้แทนหน่วยความจำ GPU

  3. 3

    บริบทเนทีฟ 262K, YaRN ถึง 1M

    บริบทเริ่มต้นคือ 262,144 โทเคน Qwen บอกว่า YaRN ขยายถึงหนึ่งล้านโทเคนสำหรับไฟล์ยาวและเธรดยาว

  4. 4

    ต้นทุนเทรน ~1/9 ของ Qwen3.7-Plus

    Qwen อ้างว่าต้นทุนเทรน Flash-Next ราวหนึ่งในเก้าของ Qwen3.7-Plus พร้อมคะแนนโค้ดและงานออฟฟิศที่แข็งขึ้น นี่คือตัวเลขต้นทุนเทรนของผู้ขาย

  5. 5

    ราคารายการ API 1 หยวน / 3 หยวนต่อล้านโทเคน

    Reuters รายงานว่า Qwen จะคิด 1 หยวนต่อล้านโทเคนอินพุต และ 3 หยวนต่อล้านโทเคนเอาต์พุตบน API Qwen3.8-Flash ที่โฮสต์ ยืนยันที่ QwenCloud ก่อนทำงบ

3 สถานการณ์ทั่วไปสำหรับผู้ใช้ BibiGPT

ที่ที่โมเดล Qwen บริบทยาวที่ถูกลงสำคัญ — และที่ที่ตัวสรุปคือผลิตภัณฑ์จริง

คุณรัน Qwen เองอยู่แล้ว

ใช้โอเพน weights หรือ Flash API สำหรับสแต็กโค้ดและออฟฟิศของตัวเอง แล้วยังวางบทเรียนสำเร็จใน BibiGPT เพื่อให้คนได้บทแทนดัมพ์โทเคนดิบ

คุณต้องการแค่โน้ตจากวิดีโอจีนยาว

อัปโหลด Bilibili สองชั่วโมงไม่ต้องการบรีฟสถาปัตยกรรม Qwen4 วาง URL ส่งออกทรานสคริปต์ ถามติดตาม นั่นคือเส้นทาง BibiGPT

คุณกำลังเปรียบเทียบรุ่น Qwen

Qwen 3.6 คือคู่มือ multimodal ก่อนหน้า Qwen3-ASR คือ speech recognition หน้านี้คือ Flash / Flash-Next เท่านั้น อีเวนต์ตระกูลโมเดลหนึ่ง URL หนึ่ง

เครื่องมือ BibiGPT ที่เกี่ยวข้อง

เวิร์กโฟลว์โน้ตวิดีโอยาวที่คู่กับรีลีสนี้

ตัวสรุปวิดีโอ AI

วางลิงก์แล้วได้บท จุดสำคัญ และสรุปที่สะอาด

สรุป Bilibili ด้วย AI

วิดีโอ B-site ยาวเป็นโน้ตมีโครงสร้าง

สรุปพอดแคสต์ด้วย AI

เปลี่ยนตอนพอดแคสต์เป็นโน้ตที่ค้นหาได้

Qwen 3.6 อธิบาย

รุ่น multimodal Qwen ก่อนหน้าบน URL ของตัวเอง

Qwen3-ASR อธิบาย

ตระกูล speech recognition โอเพนของ Qwen — ผลิตภัณฑ์คนละตัว

แหล่งที่มา

สเปกในหน้านี้มาจากโน้ตรีลีสของ Qwen เมื่อ 2026-08-26 และรายงานวันเดียวกันของ Reuters

  • Qwen โอเพนซอร์ส Qwen3.8-Flash-Next เมื่อ 2026-08-26 เป็น multimodal MoE 125B พารามิเตอร์แอคทีฟ 6B, N-gram embeddings 51B, บริบทเนทีฟ 262K (YaRN ถึง 1M) และต้นทุนเทรนราว 1/9 ของ Qwen3.7-Plus

    GitHub — QwenLM/Qwen3.8-Flash-Next ↗

  • Reuters รายงานการเปิดตัว 2026-08-26 หน้าต่างเริ่มต้น 262,144 โทเคน (ขยายถึง 1 ล้าน) ต้นทุนเทรนหนึ่งในเก้าของ Qwen3.7-Plus และราคารายการ API 1 หยวน / 3 หยวนต่อล้านโทเคนอินพุต / เอาต์พุต

    Reuters — Alibaba's Qwen launches Qwen3.8-Flash ↗

  • IT Home รายงานบรีฟภาษาจีนวันเดียวกัน: โอเพน weights เวลา 23:00 ตามเวลาปักกิ่งบน Hugging Face และ ModelScope รวมราคารายการ API 1 หยวน / 3 หยวน

    IT Home — Qwen3.8-Flash (Next) ↗

คำศัพท์ที่ใช้ในหน้านี้

โมเดล mixture-of-experts (MoE) คืออะไร?

โมเดล mixture-of-experts เก็บพูลพารามิเตอร์ขนาดใหญ่และแอคทีฟเฉพาะส่วนย่อยต่อโทเคน Qwen3.8-Flash-Next ระบุเป็นรวม 125B โดยแอคทีฟ 6B ต่อโทเคน ผลจริงคือความจุมากขึ้นโดยไม่จ่ายบิลคอมพิวต์แบบ dense เต็มทุกโทเคน

หน้าต่างบริบท 262K มีประโยชน์อะไรกับโน้ตวิดีโอ?

หน้าต่าง 262,144 โทเคนเก็บทรานสคริปต์ยาวบวกคำสั่งในครั้งเดียวได้ มันไม่ได้สร้างบท ตราเวลา หรือไฟล์ส่งออกที่ค้นหาได้สัปดาห์หน้าโดยตัวเอง สิ่งเหล่านั้นคืองานของผลิตภัณฑ์โน้ตวิดีโอ

เป็นที่ชื่นชอบของครีเอเตอร์ นักเรียน และนักวิจัย

เหตุผลที่ผู้คนใช้ BibiGPT แปลงวิดีโอเป็นข้อความทุกวัน

ผู้ใช้กว่า 50,000 คนทั่วโลกไว้วางใจ

★★★★★

“แค่วางลิงก์ก็ได้ข้อความซับไตเติลที่เรียบร้อยในไม่กี่วินาที ช่วยประหยัดเวลาพิมพ์ซ้ำหลายชั่วโมงทุกสัปดาห์”

Maya R.

ครีเอเตอร์ · นำวิดีโอสั้นมาใช้ใหม่

★★★★★

“การส่งออกทรานสคริปต์ทำให้ฉันทบทวนคำศัพท์ใหม่ตามจังหวะของตัวเอง โดยไม่ต้องกดหยุดวิดีโอตลอดเวลา”

Daniel K.

ผู้เรียนภาษา · เรียนรู้จากวิดีโอจริง

★★★★★

“ข้อความแม่นยำพร้อมไทม์สแตมป์ที่นำไปอ้างอิงได้ทันที กลายเป็นส่วนหนึ่งของงานประจำวันของฉันไปแล้ว”

Priya S.

นักวิจัย · อ้างอิงงานบรรยายสาธารณะ

คำถามที่พบบ่อย

ถามอะไรก็ได้

Popular guides

1

เครื่องมือสรุปวิดีโอ AI Bilibili: BibiGPT สรุป 30+ แพลตฟอร์มทันที (2026)

เครื่องมือสรุปวิดีโอ AI Bilibili ที่ดีที่สุดในปี 2026? BibiGPT รองรับ 30+ แพลตฟอร์มด้วยผู้ใช้ 1M+ วางลิงก์ Bilibili ใดๆ เพื่อสรุปแบบมีโครงสร้างทันที เปรียบเทียบ 5 อันดับเครื่องมือพร้อมระบบอัตโนมัติ AI agent
2

How to Install Skills in DeepSeek Harness: A Hands-On Guide to Teaching dsh to Watch Videos

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

How to Reverse a Video Without an App — Free, In-Browser, No Download (2026)

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).

ข้าม checkpoint 125B เอาโน้ตไป

วางลิงก์ YouTube, Bilibili หรือพอดแคสต์ยาว BibiGPT คืนบท ทรานสคริปต์ และ Q&A ติดตาม อัปเดตล่าสุด 2026-09-01

ทดลอง BibiGPT ฟรี