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通义千问于2026年9月18日发布Qwen3.8-Omni-Flash，这是其下一代原生全模态模型。模型基于Qwen3.8-Flash-Next架构构建，核心目标是强化真实生产力场景中的智能体能力，推动全模态模型从理解内容走向规划任务、调用工具、完成创作工作。 该模型原生接受文本、图像、音频和视频输入，支持100万词元上下文窗口。在编程、知识工作、图形界面交互等智能体任务基础上，它在需要文本、图像、音频、视频综合处理的工作流中表现突出，涵盖视频剪辑、音乐视频创作、影视制作与解说、多媒体摘要、音视频对话等场景。模型支持双声道和四声道空间音频理解。 Qwen3.8-Omni-Flash兼容DashScope和OpenAI两种协议，建议安装配套Qwen-MM-Plugins帮助智能体框架访问其原生多模态能力。模型定位为从理解全模态内容到执行全模态任务的跨越，适合需要多媒体综合处理的企业级应用。
📋 技术规格
| 厂商 | 阿里云 通义千问 |
|---|---|
| 模型分类 | 多模态理解 |
| 参数规模 | 未公开（基于Qwen3.8-Flash-Next架构） |
| 上下文窗口 | 1M |
| 最大输出 | 未公开 |
| 知识截止 | 未公开 |
| API定价 | 输入: 未公开输出: 未公开 |
⭐ 核心能力详解
原生全模态：文本、图像、音频、视频输入
100万词元上下文窗口
基于Qwen3.8-Flash-Next架构构建
双声道和四声道空间音频理解
兼容DashScope和OpenAI双协议
面向智能体生产力场景的全模态任务执行
🎯 典型应用场景
视频剪辑：分析视频内容并自动剪辑关键片段
音乐视频创作：根据文本和音频生成视觉化内容
影视制作与解说：为视频生成解说词和字幕
多媒体摘要：从长视频中提取核心信息
音视频对话：基于视频内容的实时问答
跨模态检索：用文本描述查找视频中的具体画面
💪 技术优势与差异化
- 全模态原生处理，无需拼接多个模型即可完成多媒体任务
- 100万上下文支持超长视频和音频内容理解
- 空间音频理解能力，支持四声道声场分析
- 兼容双协议降低迁移成本，OpenAI格式用户无缝接入
- 从内容理解到任务执行的跨越，适合复杂生产力工作流
- 配套插件帮助智能体框架快速接入原生多模态能力
⚠️ 使用局限与注意事项
- 定价和参数规模未公开，成本评估缺乏数据支撑
- 开源状态未明确，私有化部署可行性未知
- 全模态处理对算力和延迟要求高，实时场景需评估
- 知识截止日期未公开，最新信息覆盖情况未知
- 生态尚在建设中，第三方工具链集成有待完善
- 四声道音频输入需专业设备，普通场景利用率有限
💰 价格分析与成本建议
Qwen3.8-Omni-Flash定价暂未公开。参考同系列Qwen3.8-Flash推理定价低至每百万词元输入0.8元、输出2.7元，全模态模型因计算资源消耗更大，预计定价会高于Flash系列。建议关注官方定价公告后再做成本评估。
👥 适用人群与企业
视频制作团队、多媒体应用开发者、教育内容运营、影视制作从业者、传媒公司内容团队、全模态AI应用团队
🏭 行业适配度评估
视频剪辑、音乐视频创作、影视解说等全模态工作流原生支持
⚠ 复杂创意场景仍需人工微调
课程视频智能摘要、知识点提取、多媒体教学内容生成
⚠ 教育数据合规需额外评估
全模态应用开发，音视频对话、跨模态检索等场景
⚠ 实时场景延迟需测试验证
商品视频制作、直播摘要、多媒体内容营销
⚠ 商品数据隐私需评估
会议录音摘要、培训视频制作等办公场景
⚠ 企业级部署和定价未明确
🔧 技术架构解析
| 架构设计 | 基于Qwen3.8-Flash-Next架构构建，原生全模态设计 |
|---|---|
| 输入模态 | 文本、图像、音频、视频 |
| 上下文窗口 | 100万词元 |
| 音频处理 | 双声道和四声道空间音频理解 |
| 协议兼容 | DashScope和OpenAI双协议 |
| 插件生态 | 配套Qwen-MM-Plugins帮助智能体框架接入原生多模态能力 |
🔒 安全合规与数据隐私
| 数据训练策略 | 未公开（阿里未明确说明全模态数据是否用于训练） |
|---|---|
| 合规认证 | 未公开 |
| 数据驻留 | 中国境内服务器处理 |
| 加密方式 | 传输加密（TLS），存储加密 |
⚔️ Qwen3.8-Omni-Flash 与同厂商及竞品模型对比
| 竞品模型 | 优势 | 不足 |
|---|---|---|
| 通义千问Qwen3.5-Omni-Plus | 前代全模态模型，生态较成熟 | 上下文和音频处理能力不如3.8-Omni-Flash |
| Google Gemini 3.8 Flash | 100万上下文，多模态生态成熟 | 音频和视频专项处理能力不如原生全模态模型 |
| 通义千问Qwen3.8-Flash | 同系列文本多模态模型，性价比高 | 不支持原生音频和视频输入，全模态能力弱 |
🏢 同厂商模型矩阵
通义千问旗下全模态及多模态模型定位矩阵（选取代表性模型）
| 模型 | 定位 | 品类 | 特色 |
|---|---|---|---|
| 通义千问Qwen3.8-Omni-Flash当前 | 全模态主力 | multimodal | 原生音视频，100万上下文，智能体任务执行 |
| 通义千问Qwen3.8-Flash | 文本多模态 | multimodal | 百万上下文，编程和智能体 |
| 通义千问Qwen3.5-Omni-Plus-Realtime | 实时全模态 | multimodal | 实时音视频交互 |
| 通义千问Qwen-Audio-3.0-Realtime-Plus | 实时语音 | audio | 双工语音对话 |
| 通义千问Qwen-Omni | 前代全模态 | multimodal | 基础全模态能力 |
🧭 选型决策指南
原生全模态设计，无需拼接多个模型
当前支持100万，超长内容需分段
开源状态未明确，目前仅API服务
全模态处理对算力要求高，实时场景需测试
可用Qwen3.8-Flash，成本更低
🏆 真实使用案例
📌 某传媒公司短视频批量制作流水线
📌 某教育平台课程视频智能摘要
📌 某娱乐公司音乐视频视觉化创作
💬 用户真实评价
全模态处理让视频剪辑流水线真正自动化了，从素材分析到解说生成一条龙，100万上下文能吃下整段视频。
兼容OpenAI协议迁移成本很低，配套插件让智能体框架接入也很顺畅。定价还没公开有点担心。
课程视频智能摘要效果不错，知识点提取准确率高。四声道音频我们暂时用不上但留着有备无患。
从内容理解到任务执行的跨越很明显，解说词和字幕生成质量可以接受，但复杂剪辑还需人工微调。
✅ 实践建议与使用技巧
💡 Prompt工程建议
一次性传入多模态输入
将文本指令、参考图片、音频片段、视频素材统一传入，利用原生全模态能力。
利用长上下文处理整段视频
100万上下文可吃下整段视频，避免分段处理导致上下文丢失。
设计端到端全模态工作流
从视频分析到解说生成再到摘要输出，设计完整的多媒体处理流水线。
🔄 替代方案分析
这两款文本多模态模型成本更低，适合不需要音视频输入的场景。
这两款为实时语音模型，延迟更低，适合对话场景。
这两款为开源全模态模型，可本地部署。
这两款为专业视频生成模型，输出质量更高。
2026-09-22
3个回答 
