千問上線 Qwen3.8-Omni-Flash:1M 上下文，30項評測平均提升超26%
AI資訊AI新閒資訊正文千問上線 Qwen3.8-Omni-Flash:1M 上下文，30項評測平均提升超26%發布於AI新閒資訊時間 :Sep 18, 2026閱讀 :1分鐘千問於18日上線新一代原生全模態模型 Qwen3.8-Omni-Flash，支持文本、圖像、音頻與視頻輸入及1M 長上下文，已在千問 AI 平臺開放體驗。該模型在此前編程、文本知識工作與 GUI 操作等通用 Agentic 能力之上，著重拓展以音視頻為核心的 Agentic 應用，覆蓋視頻剪輯、MV 創作、影視製作與解說、音視頻轉圖文摘要及音視頻對話等需綜合處理多模態內容的工作流。
在累計30項評測中，其平均得分較上一代 Qwen3.5-Omni-Plus 提升超26%。音視頻 Agent、Coding 與長程任務方面，WildClawBench-MM 提升36.5分，AgenticVBench 提升22.3分，UniClawBench 取得69.6分;基礎能力上，LongAudioSpan 提升8.3分，OmniVideoBench 提升9.6分，OmniCap-IF 的 CSR/ISR 分別提升8.5/14.1分，AliMeeting 的 DER/cpWER 由88.11/89.61降至3.35/17.18。官方稱其音視頻能力接近 Gemini3.
8Flash，音頻能力整體超過後者;API 每小時音頻輸入價格降幅超98%，音視頻輸入價格降幅超93%。為支撐長程工作流與實時交互，千問擴展了 Qwen-MM-Plugins 並開源 Qwen-Live Harness。在 Agentic Understanding 模式下，OmniVideoBench 準確率由63.4升至67.8，Token 消耗從145，736降至79，117，降幅約45.7%。團隊還將模型推向研發環節本身:12小時內自主完成評測集選擇、數據構建與4輪迭代，累計構建3，413條訓練數據，將 Qwen2.5-Omni-3B 的四川話識別字符錯誤率從25.79% 降至15.
30%，相對下降約40.7%。同步推出的 Realtime 版本為首個支持"聽聲辨位"的全模態大模型。相關推薦字節Seed再調整:預訓練、強化學習與Agent研發全面重構字節跳動大模型部門Seed完成組織調整：Seed Foundation Model新設四個一級部門，負責人向吳永輝彙報。調整整合預訓練數據、強化學習及模型後訓練資源，B端與C端產品模型能力分開佈局。其中Pretrain Data由李成剛負責，統一整合文本、編程、視覺、語音等預訓練數據團隊，支撐新Omni模型。Aug 21, 2026577.
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