Solutions Choose your path
For individuals Build, learn, and create with simple usage-based access. For business Scale teams, billing, governance, and model workflows. More English 繁體中文 日本語 한국어 Français Deutsch Español Italiano Português Русский العربية ไทย Tiếng Việt Bahasa Indonesia Bahasa Melayu Türkçe Polski Nederlands Danish Norsk Қазақ اردو
เริ่มต้นฟรี เริ่มต้นฟรี
500+ AI Model API, All In One API.
Just In CometAPI © 2026 CometAPI · All rights reserved
Home Blog Qwen3.8-Omni-Flash คืออะไร และจะเข้าถึงได้อย่างไร ai-model / งานวิจัย CometAPI
Qwen3.8-Omni-Flash คืออะไร และจะเข้าถึงได้อย่างไร เรียนรู้ว่า Qwen3.8-Omni-Flash คืออะไร รวมถึงเอเจนต์เสียง–วิดีโอ สถาปัตยกรรม เกณฑ์มาตรฐาน การกำหนดราคา ข้อจำกัด และการเข้าถึง API.
Deon Goodwin ทีมวิจัยโมเดล AI และ API เรียนรู้ว่า Qwen3.8-Omni-Flash คืออะไร รวมถึงเอเจนต์เสียง–วิดีโอ สถาปัตยกรรม เกณฑ์มาตรฐาน การกำหนดราคา ข้อจำกัด และการเข้าถึง API.
ใช้สรุปนี้เพื่อดูคำตอบอย่างรวดเร็ว แล้วอ่านคู่มือเพื่อดูบริบท ตัวอย่าง และรายละเอียดการใช้งาน
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)
print(response.choices[0].message.content)สรุปสั้นๆ
Qwen3.8-Omni-Flash คือโมเดลออมนีโมดัลแบบเนทีฟของ Alibaba Qwen สำหรับความเข้าใจข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ โดยให้เอาต์พุตเป็นข้อความ เปิดตัวเมื่อ 18 กันยายน 2026 มาพร้อม หน้าต่างบริบทขนาด 1M โทเค็น การให้เหตุผลกับเสียง-วิดีโอแบบเนทีฟ การคิดที่ปรับได้ การเรียกใช้ฟังก์ชัน การค้นหาเว็บ ความเข้าใจเสียงเชิงพื้นที่ และการใช้เครื่องมือ
ความเปลี่ยนแปลงสำคัญไม่ใช่แค่ความเข้าใจวิดีโอที่ดีขึ้น Qwen อธิบายว่าเป็นโมเดลออมนีโมดัลแรกที่สร้างขึ้นรอบ ความสามารถเชิงเอเจนต์ : สามารถเข้าใจสิ่งที่เห็นและได้ยิน วางแผนขั้นตอนถัดไป เรียกใช้เครื่องมือ และทำงานยาวๆ เช่น ตัดต่อวล็อก แปลวิดีโอ สรุปภาพยนตร์ วิเคราะห์การประชุม และวิจัยสื่อหลายรูปแบบ
ในช่วงเปิดตัว Qwen รายงานว่า
เรียนรู้ต่อ
เชื่อมโยงบทความนี้กับการตัดสินใจถัดไป ดูทุกหัวข้อ เผยแพร่เมื่อ Sep 21, 2026 อัปเดตล่าสุด Sep 28, 2026 ตรวจสอบความชัดเจน การอ้างอิงแหล่งที่มา และคำศัพท์ API ปัจจุบันแล้ว
ประเด็นสำคัญ
อินพุตออมนีโมดัลแบบเนทีฟ: Qwen3.8-Omni-Flash รับข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ โดยขณะนี้ส่งคืนเป็นข้อความ
เวิร์กโฟลว์มีเดียเชิงเอเจนต์: ผสานความเข้าใจสื่อกับการวางแผน การเรียกใช้ฟังก์ชัน และการค้นหาเว็บ
บริบทยาวและเสียงเชิงลึก: โมเดลแบบโฮสต์ให้หน้าต่างบริบท 1M โทเค็น และรองรับเสียงหลายภาษา สเตอริโอ และแชนเนล FOA ระดับแรก
คะแนนทดสอบที่ผู้ขายรายงาน: การพัฒนาที่ใหญ่สุดอยู่ในเอเจนต์มัลติโมดัล ความเข้าใจเสียงยาว การแยกแยะผู้พูด และการยึดโยงเสียง
ให้บริการแบบโฮสต์: โมเดลพร้อมใช้งานผ่าน API แบบโฮสต์; Qwen-MM-Plugins เปิดซอร์สแยกต่างหากสำหรับเวิร์กโฟลว์เอเจนต์มัลติโมดัล
Qwen3.8-Omni-Flash คืออะไร? Qwen3.8-Omni-Flash คือโมเดลออมนีโมดัลแบบเนทีฟเจเนอเรชันถัดไปของ Qwen แทนที่จะมองเสียงหรือวิดีโอเป็นแค่อาร์ติแฟ็กต์ก่อนประมวลผล โมเดลให้เหตุผลเหนือข้อความ เฟรมภาพ เสียงพูด เสียงสภาพแวดล้อม และความสัมพันธ์เชิงเวลาในเวิร์กโฟลว์เดียว อินพุตที่รองรับคือข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ; เอาต์พุตปัจจุบันเป็นข้อความ
ความต่างด้านเอาต์พุตนี้สำคัญ เอกสารอย่างเป็นทางการของ Alibaba Cloud จัดวาง Qwen3.8-Omni-Flash สำหรับความเข้าใจมัลติโมดัลและการทำงานของเอเจนต์ ขณะที่กรณีใช้งานเอาต์พุตเสียงยังเหมาะกับสาย Omni รุ่นที่รองรับการสร้างเสียงโดยตรงมากกว่า
กรอบการเปิดตัวขยับจาก “รับรู้สื่อ” ไปสู่ “เข้าใจ วางแผน ลงมือทำ และส่งมอบ” ทำให้โมเดลเกี่ยวข้องกับการตัดต่อวิดีโอ วิจัยสื่อหลายรูปแบบ วิเคราะห์การประชุม ประมวลผลวิดีโอสาธิต และเวิร์กโฟลว์อื่นๆ ที่โมเดลต้องทำบางอย่างกับสื่อแทนที่จะสรุปอย่างเดียว
สเปกของ Qwen3.8-Omni-Flash ตารางสเปกด้านล่างอ้างอิงจากหน้าโมเดลของ Alibaba Cloud และ QwenCloud อย่างเป็นทางการ; ขีดจำกัดและราคาอาจต่างกันตามภูมิภาค ควรตรวจสอบอีกครั้งก่อนเผยแพร่หรือใช้งานจริง
ผู้พัฒนา Alibaba Qwen วันเปิดตัว 18 กันยายน 2026 ประเภทโมเดล โมเดลออมนีโมดัลแบบเนทีฟ อินพุต / เอาต์พุต ข้อความ, ภาพ, เสียง, วิดีโอ / ข้อความ หน้าต่างบริบท 1,000,000 tokens อินพุตสูงสุด 991,808 โทเค็นแบบปกติ; 983,616 โทเค็นในโหมดคิด เอาต์พุตสูงสุด 131,072 โทเค็น โควตาการให้เหตุผลสูงสุด สูงสุด 262K โทเค็นบน QwenCloud การคิด เปิดใช้งานโดยค่าเริ่มต้น; ปรับระดับความพยายามในการให้เหตุผลได้ เครื่องมือและแคช การเรียกใช้ฟังก์ชัน การค้นหาเว็บ แคชโดยนัย และแคชของเซสชัน เสียง 113 ภาษาและสำเนียง; สเตอริโอและ FOA แบบสี่แชนเนล รูปแบบ API Chat Completions และ Responses ราคา QwenCloud $0.15 อินพุต, $0.47 เอาต์พุต, และ $0.016 อินพุตแบบแคชโดยนัย ต่อ 1M โทเค็น น้ำหนักแบบเปิด ไม่ได้ประกาศสำหรับโมเดลนี้ในช่วงเปิดตัว
Qwen3.8-Omni-Flash ทำงานอย่างไร? QwenCloud ระบุว่า Qwen3.8-Omni-Flash สร้างบน สถาปัตยกรรม Qwen3.8-Flash-Next ซึ่งอธิบายบริบทเชิงสถาปัตยกรรม แต่จำนวนพารามิเตอร์ที่เผยแพร่สำหรับ Flash-Next ไม่ควรถูกนำเสนอเป็นสเปกพารามิเตอร์ที่แน่ชัดของโมเดล Omni เว้นแต่ Qwen จะยืนยันความสอดคล้องนั้น
Gated DeltaNet + Qwen Sparse Attention ฐานของ Flash-Next ผสาน Gated DeltaNet เข้ากับ Qwen Sparse Attention โดยสรุป องค์ประกอบแบบเวียนกลับบีบอัดข้อมูลในอดีตเป็นสถานะที่กะทัดรัด ขณะที่สแปร์สแอตเทนชันจะดึงบริบทระยะไกลที่เลือกสรร แทนที่จะใช้แอตเทนชันหนาแน่นกับทุกคู่โทเค็น ซึ่งสำคัญมากสำหรับสตรีมเสียงและวิดีโอยาวๆ ที่ความยาวลำดับครองต้นทุนคำนวณ
การรับรู้เชิงเอเจนต์แทนการรับรู้แบบคงที่ ความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่เกิดในระดับระบบ Qwen ระบุว่าโมเดลสามารถสำรวจวิดีโอยาวอย่างแอคทีฟและโฟกัสช่วงเวลาที่เกี่ยวข้อง แทนการใช้คอมพิวต์เท่ากันกับทุกเซ็กเมนต์ โดยแนวคิดแล้ว เอเจนต์ระบุว่าหลักฐานน่าจะอยู่ที่ใด ตรวจสอบช่วงเวลานั้นลึกขึ้น ให้เหตุผล และตัดสินใจว่าเครื่องมือหรือการกระทำใดควรเกิดขึ้นต่อไป
ฟีเจอร์หลักของ Qwen3.8-Omni-Flash คืออะไร?
การให้เหตุผลเสียง-วิดีโอแบบเนทีฟ Qwen3.8-Omni-Flash ให้เหตุผลร่วมกันเหนือสตรีมภาพและเสียงของวิดีโอ ซึ่งสำคัญเมื่อคำตอบขึ้นกับทั้งสองโมดัล: ระบุว่าใครพูด ตัดสินว่าเสียงเกิดก่อนหรือหลังการกระทำ ตีความดนตรีหรือเสียงบรรยากาศ หรือเชื่อมโยงคำสั่งที่พูดกับสิ่งที่ปรากฏบนหน้าจอ
ความเข้าใจเสียงหลายผู้พูดและเสียงเชิงพื้นที่ API รองรับเสียงหลายแชนเนล รวมถึงสเตอริโอสองแชนเนลและแชนเนล FOA ระดับหนึ่งแบบสี่แชนเนล การคงข้อมูลทิศทางช่วยได้กับการวิเคราะห์การประชุม เอเจนต์ที่มีสภาพแวดล้อม การบันทึกเหตุการณ์ สภาพหลายผู้พูด และการยึดโยงเสียง
ปรับระดับความพยายามในการให้เหตุผลได้ การคิดเปิดใช้งานโดยค่าเริ่มต้น นักพัฒนาสามารถปรับระดับความพยายามในการให้เหตุผล เพื่อแลกความหน่วงและการใช้โทเค็นกับการให้เหตุผลที่ลึกขึ้นสำหรับงานมัลติมีเดียที่ซับซ้อน
การเรียกใช้ฟังก์ชันและการค้นหาเว็บ การเรียกใช้ฟังก์ชันและการค้นหาเว็บเป็นแกนกลางของการจัดวางเชิงเอเจนต์ หลังจากเข้าใจวิดีโอ ภาพ หรือไฟล์เสียงแล้ว โมเดลสามารถส่งอาร์กิวเมนต์แบบมีโครงสร้างไปยังเครื่องมือภายนอก ดึงข้อมูลเพิ่มเติม หรือดำเนินเวิร์กโฟลว์ต่อเนื่องนอกโมเดล
Qwen-MM-Plugins Qwen ยังปล่อย Qwen-MM-Plugins ทูลคิต Apache-2.0 สำหรับฮาร์เนสเอเจนต์แบบมัลติโมดัลเวิร์กโฟลว์ ซึ่งรวมถึงการผลิตวิดีโอ แปลงวิดีโอเป็นโน้ต เรียนรู้สกิลที่นำกลับมาใช้ใหม่จากวิดีโอสาธิต และหน่วยความจำภาพ-เสียง
Qwen3.8-Omni-Flash ทำได้ดีแค่ไหนบนชุดทดสอบ?
Qwen3.8-Omni-Flash ยังเก่งด้านข้อความและโค้ดอยู่หรือไม่? ผลเปิดตัวของ Qwen ระบุว่าโมเดล Omni ยังคงใกล้เคียงกับโมเดลข้อความ Flash ที่เกี่ยวข้องในหลายการประเมินด้านโค้ดและการให้เหตุผล Qwen รายงาน 92.6 บน LiveCodeBench v6, 63.3 บน SWE-bench Pro และ 91.0 บน GPQA Diamond ทั้งหมดเป็นผลที่ผู้ขายรายงานภายใต้การตั้งค่าเปิดตัวของ Qwen และควรถูกตรวจสอบกับงานโค้ดและฮาร์เนสเอเจนต์ที่ใช้จริงในการผลิต
Qwen รายงานค่าเฉลี่ยดีขึ้นมากกว่า 25% จากการประเมิน 29 รายการเมื่อเทียบกับ Qwen3.5-Omni-Plus ตารางต่อไปนี้สรุป ผลชุดทดสอบในงานเปิดตัวอย่างเป็นทางการ ซึ่งเป็นผลจากฝ่ายผู้ผลิตและยังไม่ได้รับการทำซ้ำโดยอิสระในช่วงเผยแพร่
ข้อกำหนดการประเมิน: แถวแบบสแตติกวัดการรันโมเดลเดี่ยวภายใต้การตั้งค่าเปิดตัวของ Qwen แถวที่มี “+ agent” รวมฮาร์เนสเอเจนต์รอบๆ การดึงข้อมูล หรือการตรวจสื่อแบบวนซ้ำ ควรอ้างอิงเอกสารเปิดตัวอย่างเป็นทางการสำหรับเทมเพลตพรอมป์ต การตั้งค่าการสุ่มก่อน การเตรียมสื่อ และเวอร์ชันฮาร์เนส; เมื่อรายละเอียดไม่ถูกเปิดเผย ผลควรถูกมองว่าเป็นข้อมูลจากผู้ขาย ไม่ใช่ผลที่สามารถทำซ้ำได้โดยอิสระ
ความสำคัญที่ใหญ่กว่าคือการขยับจากความเข้าใจมัลติโมดัลไปสู่การลงมือทำมัลติโมดัล เดิมทีไปป์ไลน์มักถอดเสียงเสียง เลือกเฟรมวิดีโอ ส่งอาร์ติแฟ็กต์เหล่านั้นให้ LLM ให้คำตอบ แล้วพึ่งตรรกะแอปพลิเคชันแยกสำหรับงานจริง Qwen3.8-Omni-Flash ถูกออกแบบให้บีบอัดลูปนั้นมากขึ้นเข้าไปในระบบเอเจนต์เดียว
เอเจนต์ด้านการผลิตสื่อสามารถตรวจสอบฟุตเทจและเสียงก่อนวางแผนการตัดต่อ เอเจนต์การประชุมสามารถผสานตัวตนผู้พูดกับเนื้อหาที่พูดและภาพสไลด์นำเสนอ เอเจนต์วิจัยสามารถหาโมเมนต์สำคัญในชั่วโมงของสื่อภาพ-เสียง แล้วค้นหาบริบทภายนอกต่อไป ในกรอบนี้ เสียงและวิดีโอกลายเป็นบริบทที่ทำงานได้สำหรับเอเจนต์ ไม่ใช่ไฟล์แนบแบบนิ่ง
เอเจนต์ภาพ-เสียง WildClawBench-MM 71.0 34.5 58.9 UniClawBench 69.6 67.1 69.0 AgenticVBench 36.8 14.5 45.0 OmniGAIA 74.0 — 78.6 StreamingBench 80.8 57.1 79.9
การก้าวกระโดดรุ่นที่เด่นสุดคือ WildClawBench-MM ซึ่ง Qwen รายงานว่าขึ้นจาก 34.5 เป็น 71.0 AgenticVBench ก็พัฒนาแรง ขณะที่ Gemini 3.8 Flash ยังนำบนชุดนั้นอยู่ รูปแบบจึงไม่ใช่ “หนึ่งโมเดลชนะทุกชุด” แบบสากล
ความเข้าใจและการให้เหตุผลภาพ-เสียง OmniVideoBench 63.4 53.8 65.2 OmniVideoBench + Qwen Code agent 67.8 — 65.2 Video-MME-v2 65.0 — 71.0 Video-MME-v2 + agent 71.3 — 71.0 LVOmniBench 63.3 — 70.7 LVOmniBench + agent 73.6 — 70.7 JointAVBench 75.9 — 70.4
แถวสแตติกมีผลผสม Gemini นำหลายชุดทดสอบการให้เหตุผลวิดีโอมาตรฐาน แต่ผลของ Qwen มักสูงขึ้นเมื่ออยู่ในลูปเอเจนต์ ความต่างนี้สำคัญก็ต่อเมื่อแอปพลิเคชันจริงใช้การดึงข้อมูล เครื่องมือ หรือการตรวจแบบวนซ้ำที่เทียบเคียงกัน
เสียงและการเข้าใจหลายผู้พูด LongAudioSpan 82.7 74.4 79.3 AliMeeting DER ↓ 3.4 88.1 72.6 AliMeeting cpWER ↓ 17.2 89.6 53.1 FLEURS-ASR WER ↓ 9.3 7.2 7.9 VoiceBench 91.6 92.9 92.3
แถวเกี่ยวกับการประชุมโดดเด่นที่สุด ขณะที่ FLEURS-ASR และ VoiceBench ไม่ได้ดีกว่ารุ่นก่อน ผลเปิดตัวจึงชี้ไปที่ความเข้าใจเสียงหลายผู้พูด เชิงพื้นที่ และบริบทยาวที่สมบูรณ์ขึ้น มากกว่าชัยชนะด้านรู้จำเสียงแบบสม่ำเสมอ
Qwen3.8-Omni-Flash เทียบกับ Qwen3.5-Omni-Plus และ Gemini 3.8 Flash ตารางนี้ผสานข้อมูลผลิตภัณฑ์อย่างเป็นทางการของ Qwen เข้ากับ สเปกอย่างเป็นทางการของ Gemini 3.8 Flash ของ Google การเปรียบเทียบชุดทดสอบยังเป็นผลจากการรันของ Qwen จึงไม่ควรถูกมองว่าเป็นการจัดอันดับโดยบุคคลที่สามที่เป็นกลาง
สถาปัตยกรรม พื้นฐาน Qwen3.8-Flash-Next; ยังไม่เปิดเผยแมปพารามิเตอร์ของ Omni ที่แน่ชัด เจเนอเรชันก่อนหน้าของ Qwen Omni สถาปัตยกรรม Gemini ของ Google หน้าต่างบริบท 1M โทเค็น ขีดจำกัดการใช้งานจริงเล็กกว่า 1,048,576 โทเค็นอินพุต การให้เหตุผล ปรับระดับความพยายามได้; การคิดเปิดใช้งานโดยค่าเริ่มต้น ไม่มีโหมดการคิดที่เปิดโดยค่าเริ่มต้นแบบเดียวกันในดีพลอยนั้น ระดับการคิดต่ำ กลาง และสูง อินพุตมัลติโมดัล ข้อความ ภาพ เสียง วิดีโอ ข้อความ ภาพ เสียง วิดีโอ ข้อความ ภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF เอาต์พุต ข้อความ ข้อความ และเวิร์กโฟลว์เอาต์พุตเสียงที่รองรับ ข้อความ การเขียนโค้ด คะแนนโค้ดที่ผู้ขายรายงานแข็งแกร่ง; ไม่ใช่จุดแตกต่างหลัก ไม่ใช่การจัดวางหลัก ออกแบบสำหรับวิศวกรรมซอฟต์แวร์ระยะยาวและเอเจนต์ ความพร้อมใช้งาน API Chat Completions และ Responses; API แบบโฮสต์ Qwen API แบบโฮสต์ Gemini API; พร้อมใช้งานทั่วไป เครื่องมือ การเรียกใช้ฟังก์ชัน และการค้นหาเว็บ การเรียกใช้ฟังก์ชัน และการค้นหาเว็บ การเรียกใช้ฟังก์ชัน การยึดโยงการค้นหา การรันโค้ด และเครื่องมือในตัวอื่นๆ ราคา API ที่เผยแพร่ QwenCloud: $0.15 อินพุต / $0.47 เอาต์พุต ต่อ 1M โทเค็น
Qwen3.5-Omni-Plus ยังคงเหมาะเมื่อจำเป็นต้องสร้างเสียง Qwen3.8-Omni-Flash ชัดเจนกว่าว่าถูกปรับให้เหมาะกับความเข้าใจเสียง-วิดีโออย่างมีประสิทธิภาพและการทำงานเชิงเครื่องมือ
เมื่อเทียบกับ Gemini 3.8 Flash การประเมินของ Qwen มีผลผสม: Qwen3.8-Omni-Flash แข่งขันได้ในด้านเสียง การประมวลผลหลายผู้พูด การยึดโยง และเวิร์กโฟลว์เอเจนต์หลายรายการ ขณะที่ Gemini นำในบางชุดทดสอบวิดีโอแบบสแตติก การเปรียบเทียบที่สมเหตุสมผลควรอิงตามเวิร์กโหลดเฉพาะ
ข้อจำกัดของ Qwen3.8-Omni-Flash
เอาต์พุตเป็นข้อความเท่านั้น: เข้าใจเสียงและวิดีโอได้ แต่ไม่สร้างเสียงเป็นเอาต์พุต
การดีพลอยแบบโฮสต์: ไม่ได้ประกาศน้ำหนักแบบเปิดสำหรับ Qwen3.8-Omni-Flash ในช่วงเปิดตัว
ชุดทดสอบใหม่: การเปรียบเทียบหัวข่าวส่วนใหญ่เป็นผลจากฝ่ายผู้ผลิต ต้องการการทำซ้ำอิสระ
ผลของฮาร์เนสเอเจนต์: บางคะแนนรวมสภาพแวดล้อมการดึงข้อมูล เครื่องมือ หรือการตรวจแบบวนซ้ำ ไม่ควรสับสนกับผลโมเดลดิบ
ต้นทุนขึ้นกับเวิร์กโฟลว์: วิดีโอยาวๆ ยังอาจมีค่าใช้จ่ายสูงหากแอปพลิเคชันประมวลผลส่วนใหญ่ซ้ำๆ แทนการใช้การดึงข้อมูล แคช หรือการตรวจแบบเจาะจง
ใครควรใช้ Qwen3.8-Omni-Flash? Qwen3.8-Omni-Flash น่าสนใจที่สุดเมื่อเสียงหรือวิดีโอเป็นส่วนของงานเอง ไม่ใช่ไฟล์แนบที่แค่ต้องสรุป กรณีใช้งานที่เหมาะรวมถึงระบบอัจฉริยะการประชุม การค้นหาสื่อรูปแบบยาว เวิร์กโฟลว์แปลวิดีโอ ทรานส์ฟอร์มวิดีโอสอนเป็นโน้ต เอเจนต์ผลิตสื่อ และคลังภาพ-เสียง
สำหรับแชตข้อความทั่วไป โมเดลข้อความสาย Flash โดยเฉพาะอาจเรียบง่ายกว่า สำหรับแอปที่ต้องเอาต์พุตเสียง โมเดล Omni ที่รองรับการสร้างเสียงโดยตรงอาจเหมาะกว่า สำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ผสานการมอง เห็น ฟัง ให้เหตุผล และลงมือทำ Qwen3.8-Omni-Flash เป็นตัวเลือกที่โดดเด่นกว่าในไลน์อัปของ Qwen
สรุป Qwen3.8-Omni-Flash ควรถูกมองว่าเป็นโมเดลภาพ-เสียงเชิงเอเจนต์ ไม่ใช่เพียงรุ่น Flash มัลติโมดัลอีกตัว หน้าต่างบริบท 1M การให้เหตุผลภาพ-เสียงแบบเนทีฟ ความสามารถหลายผู้พูดและเสียงเชิงพื้นที่ การคิดที่ปรับได้ การเรียกใช้ฟังก์ชัน การค้นหา และระบบนิเวศ Qwen-MM-Plugins ต่างมุ่งสู่การเปลี่ยนผ่านเดียวกัน: ให้ระบบ AI ขยับจากการเข้าใจมัลติมีเดียไปสู่การทำงานกับมัลติมีเดีย
ข้อมูลเปิดตัวชี้ถึงการพัฒนารุ่นต่อรุ่นที่มากเมื่อเทียบกับ Qwen3.5-Omni-Plus โดยเฉพาะในเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์และสถานการณ์เสียงซับซ้อน เมื่อเทียบกับ Gemini 3.8 Flash ตัวเลขของ Qwen เองมีความสมดุลมากกว่า คำถามสำคัญจึงไม่ใช่ว่าโมเดลใดชนะในตารางไหน แต่คือคู่โมเดล-ฮาร์เนสใดทำเวิร์กโฟลว์เป้าหมายได้ถูกต้องและคุ้มค่าที่สุด
แตกต่างตามภูมิภาคและเอ็นด์พอยต์
ราคาแนะนำช่วงแรกของ Google: $0.75 อินพุต / $3.75 เอาต์พุต ต่อ 1M โทเค็น จนถึง 31 ธันวาคม 2026
เหมาะกับ เอเจนต์และการวิเคราะห์สื่อ บทสนทนา Omni และเอาต์พุตเสียง เวิร์กโฟลว์มัลติโมดัล โค้ดดิง และเอเจนต์อัตโนมัติที่กว้างขวาง
