Qwen3.8-Omni-Flash – 千问原生全模态智能体模型

Qwen3.8-Omni-Flash 是阿里千问推出的新一代原生全模态模型，依托 Qwen3.8-Flash-Next 架构搭建，支持文本、图片、音频、视频四类输入，最大上下文窗口达到 1M token。模型跳出简单多模态识别逻辑，把音视频感知与智能体任务调度融合，接收多媒体素材后自主规划任务、调用外部工具，完成整套内容生产链路。长时长音视频处理时，不会对全部内容做完整解析，会锁定和问题相关的片段，降低算力消耗，音频与视频输入的调用成本大幅压缩，在各类多模态评测项目中拿到优于前代模型的结果。

Qwen3.8-Omni-Flash特点

原生一体化全模态架构，无需拆分不同模块处理图文音视频。百万级长上下文承载，一次性读取完整长文档、数小时音视频素材。

支持双通道、四通道空间音频解析，分辨声源位置信息。内置智能体调度模块，自动串联多轮任务与外部工具。兼容 DashScope 与 OpenAI 两套协议，开发侧迁移成本低。

音视频推理采用选择性片段检索机制，减少冗余 token 计算。

Qwen3.8-Omni-Flash技术原理

底层采用 GDN+QSA 混合注意力结构，搭配门控残差通道与 N-gram 嵌入层，优化长序列读取速度。

模型内置多模态编码单元，将图像帧、音频波形、文字信息映射至统一表征空间。

任务执行阶段启动检索式采样，根据用户指令筛选音视频内关键片段，跳过无关画面与音频。

内置函数调用模块，识别任务需求后触发外部工具，完成跨工具串联执行，整套流程在同一模型内完成多模态感知、推理与任务分发。

Qwen3.8-Omni-Flash项目地址

• GitHub仓库：
  • Qwen-MM-Plugins: https://github.com/QwenLM/Qwen-MM-Plugins
  • Qwen-Live Harness: https://github.com/QwenLM/Qwen-Live-Harness

Qwen3.8-Omni-Flash功能

多模态内容解析，读取图片、音频、视频素材并提取信息。

长音视频摘要，自动生成字幕、纪要、情节梳理文本。

智能体任务编排，规划视频剪辑、MV 制作、短剧翻译、影视解说全流程。

代码编写与调试，接收图文音视频形式需求输出代码。

联网检索，对接外部信息补充素材背景。结构化输出，返回 JSON 格式数据，适配业务系统对接。

Qwen3.8-Omni-Flash应用场景

企业会议场景，上传长时间会议录音录像，提取会议要点、待办事项，生成完整会议文档。

短视频与影视创作，解析视频素材，撰写解说文案、匹配字幕，规划剪辑脚本。

教育培训场景，解析课堂录播视频，整理课程笔记，提炼知识点。

开发业务场景，对接 API，搭建多模态智能客服、音视频质检系统。

内容本地化场景，识别短剧人物对白，完成翻译、字幕对齐与配音相关规划。

Qwen3.8-Omni-Flash如何使用教程

1. 登录千问AI平台，进入 Model Studio 模型调用页面，在模型列表选中 Qwen3.8-Omni-Flash。
2. 网页端交互可直接上传图片、音频、视频文件，在输入框填写对应的任务指令。
3. API 接入方式，使用 DashScope SDK 或 OpenAI 兼容协议，填写模型 ID 构造请求体，上传多媒体资源。
4. 开启工具调用开关，配置可用插件，模型会自动判断是否调用外部工具完成任务。
5. 提交请求后等待返回文本结果，长视频任务等待片段检索完成，输出内容包含时间标记、摘要、任务方案。
6. 开发者可接入 Qwen-MM-Plugins 插件包，扩展音视频 Agent 相关能力，搭建自定义工作流。
7. 调试阶段调整采样参数，设置上下文缓存，降低重复请求的 token 消耗。

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