Qwen3.8-Omni-Flash とは何ですか？

Alibaba の Qwen チームが 2026-09-18 に公開したネイティブ全モーダルモデルです。同一スタックがテキスト・画像・音声・動画を受け取り、テキストだけを返します。Qwen は 1M コンテキストウィンドウを掲げています。Qwen AI と Alibaba Cloud Model Studio で利用できます。

Qwen3.8-Flash との違いは？

Qwen3.8-Flash（2026-08-26 に Flash-Next としてオープンソース化）は 125B テキスト／多モーダル MoE です。Qwen3.8-Omni-Flash はその後の全モーダル SKU で、ネイティブに音声・動画入力→テキスト出力です。Flash の解説は Qwen3.8-Flash 解説。別イベント、別 URL。

Gemini 3.8 Flash や Whisper と比べると？

Qwen は音声・動画スコアが Gemini 3.8 Flash に近く、音声全体では上回ると述べています。ベンダー発表です。Gemini 3.8 Flash の独立ページ：Gemini 3.8 Flash 解説。Whisper と Qwen3-ASR は音声認識製品で、全モーダルノートブックではありません。

1M コンテキストウィンドウで実際に得られるものは？

Qwen ドキュメントは 100 万単位ウィンドウと最長出力 131K を明記しています。原則 1 回の呼び出しに長い会議や講義の文字起こしを載せられます。2 時間の動画でも章立ては別途必要です——広いウィンドウは、来週検索できる要約の代わりにはなりません。

BibiGPT は Qwen3.8 Omni Flash をサポートしていますか？

BibiGPT は長尺動画・ポッドキャスト・会議ノートに Qwen3.8 Omni Flash をサポートしています。リンクやファイルを貼れば要約・文字起こし・続きの Q&A が得られます。プロダクト内で Model Studio を設定したり、全モーダル配合を選んだりする必要はありません。

Qwen3.5-Omni-Plus 比で Qwen は何を主張していますか？

Qwen は 30 ベンチ平均 +26%、AliMeeting DER／cpWER が 88.11／89.61 から 3.35／17.18 に改善したと述べています。LiteLLM の同日記事では、動画入力が Qwen3.5-Omni-Plus 比で約 89% 安いとも書いています。ベンダーおよび業界の数字であり、BibiGPT のスコアではありません。

公式発表はどこにあり、価格は？

一次情報は Qwen の 2026-09-18 ブログです。LiteLLM は国際価格を 100 万単位あたり入力 $0.15、キャッシュ $0.016、出力 $0.47、最長出力 131K と掲載しています。予算を組む前に Alibaba Cloud Model Studio で確認してください。

他に見るべき BibiGPT ページは？

長尺動画のノートは動画要約AI。長い Bilibili は AI Bilibili 要約。会議とポッドキャストは AI ポッドキャスト要約。前世代 Qwen 多モーダルは Qwen 3.6 解説。

Qwen3.8-Omni-Flash 解説

2026-09-26 時点：Alibaba の Qwen チームは 2026-09-18 に Qwen3.8-Omni-Flash を公開しました——ネイティブ全モーダル（テキスト／画像／音声／動画入力、テキスト出力）、コンテキスト 1M。会議や長尺動画から章立てが欲しいなら、リンクを貼るだけで足ります——全モーダル API を自分でつなぐ必要はありません。

動画をそのまま要約

公開 · 2026-09-18 ネイティブ全モーダル · 1M コンテキスト下で試せます

Get the notes, skip the omni API

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

BibiGPT を Google の優先ソースに追加トップニュースと AI による回答に BibiGPT がもっと表示されます。

要点（90 秒）

2026-09-26 時点：Alibaba の Qwen チームは 2026-09-18 に Qwen3.8-Omni-Flash を公開——ネイティブ全モーダル（テキスト／画像／音声／動画→テキスト）、1M コンテキスト、Qwen3.5-Omni-Plus 比 30 ベンチ平均 +26%。最終更新：2026-09-26。

Qwen3.8-Omni-Flash とは何か

2026-09-18、Qwen チームが Qwen3.8-Omni-Flash を公開：テキスト・画像・音声・動画を同時に受け取り、テキストだけを返すネイティブ全モーダルモデルです。Qwen AI と Alibaba Cloud Model Studio で利用できます。2026-08-26 のテキスト向け Flash-Next 重みとは別物です。

ネイティブ全モーダル：4 入力、テキスト出力

Qwen によれば、同一スタックがテキスト・画像・音声・動画を受け取り、テキストを書き出します。Qwen3.8-Flash（テキスト多モーダル MoE）や Qwen3-ASR（音声認識専用）とは別カテゴリーです。

1M コンテキスト、最大出力 131K

ドキュメント上のコンテキストウィンドウは 100 万単位、最長出力は 131K です。長い会議の文字起こしを一度に載せられます。広いウィンドウだけでは章立てやタイムスタンプは自動では付きません。

Qwen3.5-Omni-Plus 比のベンダー評価

Qwen は 30 項目のベンチで Qwen3.5-Omni-Plus 比平均 +26%、AliMeeting DER／cpWER が 88.11／89.61 から 3.35／17.18 に改善したと述べています。ベンダー公表値であり、BibiGPT が計測したスコアではありません。

会議と長尺動画を扱う人にとっての意味

より安い全モーダル API は、すでに Alibaba Cloud を組み込んでいるチームには効きます。それだけでは、学生が 2 時間の Bilibili アップロードやスタンドアップの録音から、タイムスタンプ付きノートを直接得られるわけではありません。後半は BibiGPT のプロダクト領域です。

Model Studio の全モーダルを自分でつなぐ必要はない

リンクを貼れば章立て・文字起こし・続きの Q&A が得られます。BibiGPT は長尺コンテンツのノートに Qwen3.8 Omni Flash をサポートしています——全モーダルの配合を選ぶ必要はありません。

音声・動画を食べても、ノートブックは別

音声と動画がモデルに入るのは有用です。90 分の会議には依然としてタイムスタンプとエクスポートが要ります。安い 1 回の API 呼び出しで章立てしないなら無駄打ちです——章付き要約が、来週も検索できるドキュメントになります。

Qwen3.8-Flash でも Gemini 3.8 Flash でもない

Qwen3.8-Flash は 8 月のテキスト／多モーダル MoE です。Gemini 3.8 Flash は同期間の Google の音声・動画タスク対照です。Qwen3-ASR は音声認識です。本ページは 2026-09-18 の Omni-Flash イベントのみ。一つの意図、一つの URL。

5 つの要点（90 秒）

Qwen 2026-09-18 Qwen3.8-Omni-Flash 発表からの核心事実。

1

2026-09-18 に Qwen AI と Model Studio で提供開始

Qwen は同日 Qwen AI と Alibaba Cloud Model Studio で Qwen3.8-Omni-Flash（API 名 qwen3.8-omni-flash）を公開しました。ホスト型全モーダル SKU で、オープンソース Flash-Next 重みの投入ではありません。
2

ネイティブ全モーダル：テキスト・画像・音声・動画→テキスト

1 モデルが 4 入力を受け、テキストを書き出します。Qwen3.8-Flash（テキスト多モーダル MoE）や Qwen3-ASR（音声認識）とは別種の仕事です。
3

1M コンテキスト、最大出力 131K

Qwen ドキュメントは 100 万単位ウィンドウを明記。LiteLLM 同日記事は最長出力 131K を掲載。長い会議は 1 回に載せられますが、呼び出し後も章立ては必要です。
4

Qwen3.5-Omni-Plus と Gemini 3.8 Flash 比のベンダー評価

Qwen は 30 ベンチ平均 +26%、AliMeeting DER/cpWER 88.11/89.61 → 3.35/17.18、音声・動画スコアは Gemini 3.8 Flash に近いと述べています。ベンダー数字の転述です。
5

国際価格 100 万単位あたり $0.15 / $0.47

LiteLLM は入力 $0.15、キャッシュ $0.016、出力 $0.47、動画入力が Qwen3.5-Omni-Plus 比約 89% 安いと掲載。予算前に Model Studio で確認してください。

BibiGPT ユーザーの 3 つの典型シーン

ネイティブ全モーダル Qwen SKU が効く場面——そして要約ツールが本当のプロダクト領域である理由。

すでに Model Studio を触っている

自前スタックで Qwen3.8-Omni-Flash による全モーダル理解を使っている。終わった講義やスタンドアップは BibiGPT に貼り、生テキストの塊ではなく章立てを渡す。

長尺中国語動画や会議からノートだけ欲しい

2 時間の Bilibili アップロードやスタンドアップ録音に、全モーダル API のブリーフは不要。URL を貼り、文字起こしをエクスポートし、追い質問。それが BibiGPT の道です。

今月の Qwen SKU を比較している

Qwen3.8-Flash は 8 月のテキスト MoE。Qwen3-ASR は音声認識。Gemini 3.8 Flash は Google の音声・動画対照。本ページは Omni-Flash のみ。一つのモデルファミリーイベント、一つの URL。

出典

本ページの仕様は Qwen 2026-09-18 公告と LiteLLM 同日記事に基づきます。

Qwen は 2026-09-18 に Qwen3.8-Omni-Flash を公開：ネイティブ全モーダル（テキスト／画像／音声／動画→テキスト）、1M コンテキスト、Qwen AI と Alibaba Cloud Model Studio で提供。Qwen3.5-Omni-Plus 比 30 ベンチ平均 +26%、AliMeeting DER/cpWER 88.11/89.61 → 3.35/17.18 と Qwen が述べています。
Qwen — Qwen3.8-Omni-Flash ↗
LiteLLM 2026-09-18 記事は API 名 qwen3.8-omni-flash、1M コンテキスト、最長出力 131K、国際価格 100 万単位あたり入力 $0.15／キャッシュ $0.016／出力 $0.47、動画入力が Qwen3.5-Omni-Plus 比約 89% 安いと掲載。
LiteLLM — Qwen3.8-Omni-Flash day-0 ↗

本ページの用語

ネイティブ全モーダルモデルとは？

ネイティブ全モーダルモデルは、同一スタック内で複数メディア——ここではテキスト・画像・音声・動画——を受け取り、1 本のテキスト応答を返します。「先に音声認識、後からテキストモデル」の直列ではありません。ドキュメント上 Qwen3.8-Omni-Flash がこの種のスタックです。

1M コンテキストは会議ノートに何をもたらす？

100 万単位ウィンドウは、原則 1 回の呼び出しに長い文字起こしと指示を載せられます。それ自体は章立て・タイムスタンプ・来週検索できるエクスポートを生みません。それらはノート製品の仕事です。

クリエイター・学生・研究者に愛用されています

動画をテキスト化するために、毎日 BibiGPT が選ばれている理由。

全世界 50,000 人以上のユーザーが利用中

★★★★★

“リンクを貼るだけで数秒でクリーンな字幕テキストが手に入り、毎週何時間もの書き起こし作業が不要になりました。”

Maya R.

コンテンツクリエイター · ショート動画を再編集

★★★★★

“文字起こしをエクスポートできるので、動画を何度も止めずに自分のペースで新しい単語を復習できます。”

Daniel K.

語学学習者 · 生の動画で学習

★★★★★

“タイムスタンプ付きの正確なテキストをそのまま引用できます。いつの間にか毎日のワークフローの一部になりました。”

Priya S.

研究者 · 公開講演を引用

よくある質問

ご質問はありますか？お気軽にどうぞ！

全モーダル API を飛ばして、ノートを直接

YouTube、Bilibili、ポッドキャスト、会議のリンクを 1 本貼れば、youtube 要約 ai と同じ感覚で章立て・文字起こし・続きの Q&A が得られます。最終更新：2026-09-26。

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