阿里发布 Qwen3.8-Omni-Flash：全模态 Agent 模型降价超 98%
9 月 18 日，阿里 Qwen 团队发布 Qwen3.8-Omni-Flash，宣称这是其首个围绕 agentic 能力构建的全模态模型：单一模型同时接收文本、图像、音频与视频输入，以文本形式输出，原生整合理解、推理、规划、工具调用与结果交付。官方给出的能力跃升幅度与超 98% 的降价是最大看点，并直接对标 Gemini 3.8 Flash。当前结论：已确认的信息全部来自官方及转述帖，第三方评测尚未出现。
已确认
- 官方（@AlibabaQwen、@千问大模型）称相比上代 Qwen3.5-Omni 平均分提升约 25%，Agent 能力相关分数翻倍；@千问大模型给出相比 Qwen3.5-Omni-Plus 提升约 30% 的表述
- 多人重叠会议语音识别错误率从 88% 降至 3%；原生支持最长 1 小时连续音视频输入；上下文窗口 1M token（@eyishazyer 补充：最大输入约 991K、输出 131K，推理长度上限 262K）
- 模型基于 Qwen3.8-Flash-Next 架构（@johnseach 转述官方信息）
- @testingcatalog 转述称模型在 WildClawBench-MM 与 UniClawBench 上成绩接近 Gemini 同类模型
- 音视频 Agent API 定价降幅超 98%，官方同步公开了性能与定价页面及使用案例
- @solyarisoftware 转述的细节称其 agentic 视频理解模式可省 46% token 且更准
- 配套发布 Qwen-Live-Harness 与 Qwen-MM-Plugins 两个框架（@karminski3 转述）；其中 Qwen-MM-Plugins 以 Apache-2.0 协议开源，通过一个 Skill 加可选 MCP server，让 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等纯文本 Agent 获得音视频处理能力（@eyishazyer）
- 官方将其定位为 Gemini 3.8 Flash 的竞品，并附多模态基准对比图，称在多模态评测上击败后者
- 原生输出仅限文本，生成媒体等多步任务需通过函数调用调度外部工具（@emmanuelvivier）
尚未确认
- 对 Gemini 3.8 Flash 的基准优势仅来自官方提供的对比材料，尚无第三方评测佐证；相关转发帖（@solyarisoftware）也提示具体成绩与可用性需自行核实，且「3.8」版本号的真实性存疑
- 「省 46% token」的 agentic 视频理解数据同样来自转发帖，未见官方页面直接背书
为什么重要
- 低价加全模态原生 Agent 能力，把会议转写、长视频理解等真实生产力场景的门槛大幅拉低；98% 的降价幅度可能引发同类 omni 模型的新一轮价格竞争
- 开源的 Qwen-MM-Plugins 把音视频能力外溢给 Claude Code、Codex 等现有文本 Agent 生态，扩大了 Qwen 在开发者工具链中的影响力
2026-09-18 ~ 2026-09-19 · 15 条相关
一手来源
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- Qwen3.8-Omni-Flash 性能与定价页公开 — Alibaba_Qwen ·
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另有 2 条近重复转述:karminski3 · johnseach