什麼是原生全模態模型？
原生全模態模型在同一套棧裡吃多種介質——這裡是文字、影像、音訊和影片——再寫出一份文字回覆。它不是「先語音辨識、再文字模型」的串聯。文件裡 Qwen3.8-Omni-Flash 就是這類棧。
Qwen3.8-Omni-Flash 詳解
截至 2026-09-26：阿里通義千問團隊於 2026-09-18 發布 Qwen3.8-Omni-Flash——原生全模態（文字／影像／音訊／影片進、文字出），上下文 1M。要從會議或長影片拿章節，貼連結就行——不必自己接全模態介面。
發布 · 2026-09-18 原生全模態 · 1M 上下文 下方可試用
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.
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關鍵事實（90 秒讀完）
截至 2026-09-26：阿里通義千問團隊於 2026-09-18 發布 Qwen3.8-Omni-Flash——原生全模態（文字／影像／音訊／影片→文字），1M 上下文，相對 Qwen3.5-Omni-Plus 在 30 項評測平均 +26%。最近更新：2026-09-26。
Features
Qwen3.8-Omni-Flash 到底是什麼
2026-09-18，通義千問團隊發布 Qwen3.8-Omni-Flash：一套原生全模態模型，同時吃文字、影像、音訊和影片，只吐文字。已在 Qwen AI 與 Alibaba Cloud Model Studio 上線。這不是 2026-08-26 那版文字 Flash-Next 權重。
原生全模態：四種輸入，文字輸出
Qwen 稱同一套模型接受文字、影像、音訊和影片，再寫出文字。這與 Qwen3.8-Flash（文字多模態 MoE）和 Qwen3-ASR（只做語音辨識）不是同一類產品。
1M 上下文，最長輸出 131K
文件裡的上下文視窗是一百萬單位，最長輸出 131K。長會議文字稿可以一次裝下。寬視窗本身不會幫你歸檔章節和時間戳。
相對 Qwen3.5-Omni-Plus 的廠商評測
Qwen 稱在 30 項評測上平均比 Qwen3.5-Omni-Plus 高 26%，AliMeeting DER／cpWER 從 88.11／89.61 降到 3.35／17.18。這是廠商分數，不是 BibiGPT 跑的測試。
做會議和長影片的人，這件事意味著什麼
更便宜的全模態介面，幫的是已經在接 Alibaba Cloud 的團隊。它本身不會給學生從兩小時 Bilibili 上傳或一場站會錄音裡直接吐出帶時間戳的筆記。後半截活是 BibiGPT 的產品位。
你不該自己去接 Model Studio 全模態
貼一條連結，拿到章節、文字稿和後續問答。BibiGPT 支援用 Qwen3.8 Omni Flash 做長內容筆記——你不用去挑全模態配方。
能吃音影片，仍然需要筆記本
音訊和影片能進模型，很有用。九十分鐘會議仍然需要時間戳和匯出。一次便宜的介面呼叫卻從不歸檔，等於白費；帶章節的總結才是下週還能搜到的文件。
這不是 Qwen3.8-Flash，也不是 Gemini 3.8 Flash
Qwen3.8-Flash 是 8 月那版文字／多模態 MoE。Gemini 3.8 Flash 是同期 Google 在音影片任務上的對照。Qwen3-ASR 是語音辨識。本頁只講 2026-09-18 的 Omni-Flash 事件。一種意圖，一個 URL。
5 條關鍵變化（90 秒讀完）
來自 Qwen 2026-09-18 Qwen3.8-Omni-Flash 發布的核心事實。
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2026-09-18 在 Qwen AI 與 Model Studio 上線
Qwen 當天在 Qwen AI 與 Alibaba Cloud Model Studio 發布 Qwen3.8-Omni-Flash（介面名 qwen3.8-omni-flash）。這是託管全模態 SKU，不是開源 Flash-Next 權重投放。
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原生全模態：文字、影像、音訊、影片→文字
一套模型接受四種輸入、寫出文字。這與 Qwen3.8-Flash（文字多模態 MoE）和 Qwen3-ASR（語音辨識）不是同一類活。
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1M 上下文，最長輸出 131K
Qwen 文件寫明一百萬單位視窗。LiteLLM 同日說明列出最長輸出 131K。長會議一次能裝下；呼叫之後仍然需要章節。
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相對 Qwen3.5-Omni-Plus 與 Gemini 3.8 Flash 的廠商評測
Qwen 稱 30 項評測平均 +26%，AliMeeting DER/cpWER 88.11/89.61 → 3.35/17.18，音影片分數接近 Gemini 3.8 Flash。廠商數字，這裡轉述。
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國際標價每百萬單位 0.15／0.47 美元
LiteLLM 列出輸入 0.15 美元、快取 0.016 美元、輸出 0.47 美元，影片輸入大約比 Qwen3.5-Omni-Plus 便宜 89%。做預算前請到 Model Studio 核對。
BibiGPT 使用者的 3 個典型情境
原生全模態 Qwen SKU 哪裡重要——以及總結器才是真正的產品位。
你已經自己在調 Model Studio
在自己的棧裡用 Qwen3.8-Omni-Flash 做全模態理解。然後再把講完的課或站會貼進 BibiGPT，讓人拿到章節，而不是一坨生文字。
你只想從長中文影片或會議拿筆記
兩小時 Bilibili 上傳或一場站會錄音，不需要一份全模態介面簡報。貼 URL、匯出文字稿、繼續追問。這就是 BibiGPT 的路徑。
你在對比這個月的 Qwen SKU
Qwen3.8-Flash 是 8 月文字 MoE。Qwen3-ASR 是語音辨識。Gemini 3.8 Flash 是 Google 音影片對照。本頁只講 Omni-Flash。一個模型家族事件，一個 URL。
相關 BibiGPT 工具
與這次發布配套的會議與長影片筆記工作流。
來源
本頁規格來自 Qwen 2026-09-18 公告與 LiteLLM 同週說明。
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Qwen 於 2026-09-18 發布 Qwen3.8-Omni-Flash：原生全模態（文字／影像／音訊／影片→文字）、1M 上下文，已在 Qwen AI 與 Alibaba Cloud Model Studio 上線。Qwen 稱相對 Qwen3.5-Omni-Plus 在 30 項評測平均 +26%，AliMeeting DER/cpWER 88.11/89.61 → 3.35/17.18。
Qwen — Qwen3.8-Omni-Flash ↗ -
LiteLLM 2026-09-18 同日說明列出介面名 qwen3.8-omni-flash、1M 上下文、最長輸出 131K、國際標價每百萬單位輸入 0.15／快取 0.016／輸出 0.47 美元，以及影片輸入大約比 Qwen3.5-Omni-Plus 便宜 89%。
LiteLLM — Qwen3.8-Omni-Flash day-0 ↗
本頁用到的術語
1M 上下文視窗對會議筆記有什麼用？
一百萬單位的視窗原則上能在一次呼叫裡裝下長文字稿加指令。它本身不會產出章節、時間戳，或下週還能搜到的匯出檔。那些產物是筆記產品該幹的活。
深受創作者、學生和研究人員的喜愛
看看大家為什麼每天都用 BibiGPT 把影片轉成文字。
全球 50,000+ 使用者的信賴之選
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“貼上連結幾秒鐘就拿到乾淨的字幕文字，每週幫我省下好幾個小時的手動整理時間。”
Maya R.
內容創作者 · 二次創作短影片
★★★★★
“匯出逐字稿後我可以按自己的節奏複習生詞，再也不用反覆暫停影片了。”
Daniel K.
語言學習者 · 用真實影片學外語
★★★★★
“準確、帶時間戳的文字可以直接引用，它已經悄悄成為我日常工作流程的一部分。”
Priya S.
研究人員 · 引用公開演講
FAQ
常見問題
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