Вышла Qwen3.8-Omni-Flash: мультимодальная модель с контекстом 1 млн токенов
Разработчики представили Qwen3.8-Omni-Flash — первую мультимодальную модель линейки с контекстным окном в 1 млн токенов, улучшенной обработкой видео и сниженной стоимостью API.
Вышла Qwen3.8-Omni-Flash
Разработчики называют ее первой мультимодальной моделью линейки, построенной вокруг агентных способностей. Понимает текст, изображения, аудио и видео на входе, контекстное окно – 1 млн токенов.
Существенно прокачали понимание и работу с видео: модель намного лучше понимает длинные ролики, может делать по ним deep research отчеты или captioning, не галлюцинирует таймкоды. При этом текстовые способности сохранены на уровне обычной Qwen-3.8 Flash.
Вообще эта модель задумана как промежуточное звено для будущего полного пайплайна для сценариев вроде монтажа видео, перевода, кинокомментариев, создания контента и тд.
Относительно предыдущей Qwen3.5-Omni-Flash также сильно сократился расход токенов, и цена тоже стала ниже:
- обработка аудио на 98% дешевле;
- аудио-видео – более чем на 93% дешевле.
И это при сопоставимой с Gemini 3.8 Flash производительности.
Модель уже доступна в API и в Qwen Chat.
Почему это важно
АналитикаОбновление снижает барьер входа для создания сложных мультимодальных приложений благодаря значительному удешевлению обработки видео и аудио при сохранении высокого качества генерации.
Обсудить в сообществе
Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками
Связанные материалы экосистемы
Практические гайды, терминология и агентские скиллы
Google Gemini Pro (Модель Google с бездонным контекстом)
Основная рабочая модель от Google DeepMind с рекордным контекстным окном в 2+ миллиона токенов. Способна за один запрос анализировать целые книги, временные видеозаписи и массивные кодовые базы.
Gemini Flash & Pro (Google Gemini)
Семейство мультимодальных моделей от Google DeepMind, объединяющее рекордное контекстное окно (до 2 млн токенов), экстремальную скорость генерации (более 150 токенов/с) и нативное восприятие видео и аудио.
GPT-6 без дообучения улучшила веса Qwen3.5-0.8B
Исследователи MIT CSAIL показали Weight-Space Programming: Astra без градиентного спуска и обучения изменила веса Qwen3.5-0.8B и улучшила её результаты на MATH-500 и GSM8K.
Полный гайд по Higgsfield Cinema Studio 4.0: управление сценой, Soul 2.0 и API-автоматизация
Детальный практический разбор масштабного обновления Higgsfield: Cinema Studio 4.0, консистентные персонажи Soul 2.0, генерация через API и готовый UGC-пайплайн.