
Qwen3.8-Omni-Flash مقابل Qwen 3.8: إصدار متخصص مقابل إصدار رائد
- typesafeجديدTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 لكل مليون رمز · 984 tok/s
- openaiجديدOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2237الذكاء
- openaiجديدOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248الذكاء
- anthropicجديدAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258الذكاء
- grokجديدGrok 4.72026-09-2146الذكاء
- OrcaجديدOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $5.00 لكل مليون رمز · 196 tok/s
- orcaجديدOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 لكل مليون رمز · 1327 tok/s
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040الذكاء
- openaiOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453الذكاء77البرمجة
- googleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241الذكاء76البرمجة
- qwenQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245الذكاء76البرمجة
- anthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153الذكاء82البرمجة
- tencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 لكل مليون رمز
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 لكل مليون رمز · 109 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642الذكاء72البرمجة
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 لكل مليون رمز · 221 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845الذكاء75البرمجة
- obsidianQwen3.8 27B2026-08-1534الذكاء68البرمجة
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4 Pro 08132026-08-1236الذكاء69البرمجة
- grokSpaceXAI: Grok 4.62026-08-1244الذكاء77البرمجة
إذا أردت النسخة المختصرة: Qwen3.8-Omni-Flash هو تقريبًا أرخص بثلاثة عشر ضعفًا لكل رمز من Qwen 3.8 وهو الوحيد من بين الاثنين المصمم ليتحمل ساعة كاملة من الصوت والفيديو دون اختناق — بينما Qwen 3.8، النواة المفتوحة ذات 2.4 تريليون معامل في قمة خط Qwen3.8، هو الذي تستخدمه عندما يجب أن تكون الإجابة صحيحة بدلًا من أن تكون رخيصة، والوحيد من بين الاثنين الذي يمكنك تنزيل أوزانه. يتشاركان طول السياق واسم العائلة ونافذة إطلاق من أغسطس إلى سبتمبر. إنهما ليسا بديلين، وكل قيمة هذه المقارنة تكمن في معرفة السؤال الذي تطرحه فعلاً.
ولكي نكون دقيقين في الأسماء، لأن العائلة مزدحمة. Qwen 3.8 هنا يعني النواة المفتوحة القائمة على مزيج الخبراء 2.4T-A95B — النموذج الذي يقف خلف نقطة نهاية Qwen3.8-Max، الذي كشفت عنه علي بابا في 3 أغسطس 2026 ونشرت أوزانه في 12 أغسطس، والذي تُصنّفه Artificial Analysis عند 40 على مؤشر الذكاء الخاص بها. Qwen3.8-Omni-Flash هو النموذج الأصلي الشامل متعدد الوسائط الذي أتاحته علي بابا عبر خدمة API في 18 سبتمبر 2026، والمبني على خط معمارية Qwen3.8-Flash، ويستقبل النص والصورة والصوت والفيديو ويعيد النص. وكل ما يتعلق بالنموذج الرائد إما مُبلَّغ عنه من الجهة المورّدة أو مُفهرَس بشكل مستقل، كما أُشير؛ أما كل ما يتعلق بالنموذج الشامل متعدد الوسائط فهو مُبلَّغ عنه من الجهة المورّدة وحدها، لأنه لم يمضِ على ظهوره سوى ساعات قليلة ولم يقِسه أحد خارج علي بابا.
طرازان، عائلة واحدة، موجزان تصميميان متعارضان.
الإغراء هو قراءة هذا كنموذج كبير ونموذج صغير من الجيل نفسه، بالطريقة التي تقرأ بها Qwen3.8-Max مقابل Qwen3.8-Flash. هذه القراءة خاطئة بطريقة تُكلّف المال. Qwen 3.8 هو محرك استدلال يقبل الصور والفيديو عرَضًا؛ إذ يُقاس إنتاجه بالرموز في الثانية على المسائل الصعبة، ويُحدَّد سعره ليعكس كلفة تمرير أمامي بمئة وخمسة وتسعين مليار معامل نشط، وقائمة تقييمه هي قائمة بلوحات الاستدلال والبرمجة. Qwen3.8-Omni-Flash هو محرك إدراك وفعل يستدل عرَضًا؛ إذ يُحدَّد سعره مقابل كلفة استيعاب ساعات من الوسائط، وقائمة تقييمه هي قائمة بلوحات الصوت والفيديو واستدعاء الأدوات. أحدهما مُحسَّن للعمق لكل رمز. والآخر مُحسَّن للرموز لكل ساعة من المحتوى.
يظهر هذا الفرق بشكل أكثر حدة في مكان لا يذكره التسويق. كلا النموذجين يقبلان حوالي مليون رمز وكلاهما يقبل الفيديو. لكن Qwen3.8-Omni-Flash مُهندَس بشكل صريح حول مشكلة المدة — حتى ساعة واحدة من الصوت والفيديو المستمر في استدعاء واحد، مع وضع الفهم الوكيلي الذي يختار فيه النموذج ما يجب معاينته بدلاً من معالجة كل إطار، مما يقلل الرموز لكل استعلام من 145,736 إلى 79,117 مع رفع الدقة على OmniVideoBench من 63.4 إلى 67.8. Qwen 3.8 ليس لديه آلية منشورة مكافئة. إطعامه ساعتين من الفيديو ممكن على الورق؛ لكن القيام بذلك بسعر ينجو من الاتصال بفريق مالي هو سؤال مختلف، وهو السؤال الذي بُني نموذج omni للإجابة عليه.
الأبعاد التي تحسم الأمر فعليًا
• السعر — Qwen3.8-Omni-Flash $0.15 لكل مليون إدخال و$0.47 لكل مليون إخراج، مقابل Qwen 3.8 عند $2.00 و$6.00. قراءة الذاكرة المؤقتة: $0.016 مقابل $0.25.
• أوزان مفتوحة — نشرت Qwen 3.8 أوزانها في 12 أغسطس 2026 بموجب ترخيص مخصص؛ Qwen3.8-Omni-Flash متاح عبر API فقط ولم تعلن Alibaba أنها ستطلقه.
• السياق — مليون رمز على كلا الجانبين؛ وحد أقصى للإدخال يبلغ 991 ألف رمز في نموذج omni، مع حد أقصى للإخراج يبلغ 131 ألف رمز وميزانية استدلال تبلغ 262 ألف رمز.
• مدة الوسائط — حتى ساعة واحدة من الصوت والفيديو المتواصلين في مكالمة omni واحدة؛ الطراز الرائد موثّق لإدخال الفيديو دون وجود تفاصيل عن تكلفة لكل ساعة مرتبطة به.
• نمط الإخراج — نص على كلا الجانبين. لا يولّد أيٌّ منهما كلامًا منطوقًا، على الرغم من سلالة نموذج omni.
• درجة مستقلة — يسجّل Qwen 3.8 الرقم 40 على Artificial Analysis Intelligence Index. لا يمتلك Qwen3.8-Omni-Flash أي درجة مستقلة من أي نوع حتى الآن.

لماذا لا يمكن لجداول المعايير أن تحسم هذا الأمر
لا توجد لوحة مواجهة مباشرة، ولن توجد واحدة قريبًا. مواد إطلاق علي بابا الخاصة بـQwen3.8-Omni-Flash تقارنها حصريًا بـQwen3.5-Omni-Plus، سابقتها المباشرة، وبـ Gemini 3.8 Flash؛ أرقام الطراز الرائد تأتي من مجموعة مختلفة تمامًا من تقييمات الاستدلال والبرمجة. لا تشترك الورقتان في صف واحد. أي شخص ينشر جدولًا يضعهما جنبًا إلى جنب على محور واحد يكون قد بنى ذلك المحور بنفسه.
ما يمكن قوله بصدق هو أن ذلك مؤشر اتجاهي. وفقًا لأرقام المورّد نفسه، يمثل نموذج أومني خطوة كبيرة مقارنة بسلسلة أومني التي يحل محلها — بمتوسط تحسّن يتجاوز 26% عبر نحو ثلاثين تقييمًا، مع WildClawBench-MM عند 71.0، وUniClawBench عند 69.6، وLongAudioSpan عند 82.7 — وتحسّن حقيقي لكنه جزئي مقابل Gemini 3.8 Flash، حيث يتقدم في اللوحات التي تركز على الصوت مثل SpotSoundBench (67.2 مقابل 39.7) وMMAU (81.8 مقابل 76.9)، ويتأخر في AgenticVBench الخاص بالاستدلال على الفيديو الخالص (36.8 مقابل 45.0). وعلى صعيد الطراز الرائد، فإن درجة مؤشر Qwen 3.8 البالغة 40 هي قياس مستقل وتُعدّ أكثر قيمة من أي مما سبق. هذه أنواع مختلفة من الأدلة ولا ينبغي حساب متوسطها معًا.

مقارنة تكاليف مُفصّلة، مع ذكر الافتراض
خُذ مهمة تحليل مستند طويل وفيديو: 300,000 رمز إدخال و20,000 رمز إخراج، وهو شكل معقول لاجتماع مُسجَّل مدته تسعون دقيقة مع شرائح. على Qwen3.8-Omni-Flash أي أن 300,000 × $0.15 لكل مليون = $0.045 من الإدخال و20,000 × $0.47 لكل مليون = $0.0094 من الإخراج، أي حوالي 5.4 سنتًا. وعلى Qwen 3.8 فإن الاستدعاء نفسه 300,000 × $2.00 لكل مليون = $0.60 و20,000 × $6.00 لكل مليون = $0.12، أو حوالي 72 سنتًا. أكثر بقليل من ثلاثة عشر ضعفًا للتكلفة لنفس عدد الرموز.
الرقم الذي يغيّر القرار ليس النسبة بل الحجم. عند مئة مهمة كهذه يوميًا، فهذا نحو 5 دولارات يوميًا مقابل نحو 72 دولارًا يوميًا — الفرق بين ميزة تُطلقها وميزة تضيّق نطاقها. لكن إذا كانت المهمة استخراجًا واحدًا صعبًا من عقد بحجم 300 ألف توكن حيث تكلف الإجابة الخاطئة ساعة من المراجعة البشرية، فإن علاوة الـ13 ضعفًا لا تهم، ويفوز نموذج الاستدلال الأقوى عند أول خطأ لا يرتكبه. حدّد الافتراض قبل أن تنظر إلى بند السعر، لا بعده.
أين يفوز كل واحد منهما فعليًا
Qwen3.8-Omni-Flash يتفوق في أي شيء يُقاس بالساعات. تفريغ الاجتماعات مع تمييز المتحدثين واستخراج مهام المتابعة، وتلخيص الفيديو الطويل، وتقارير البحث السمعية البصرية، ومسارات إنتاج التسميات التوضيحية، وأي وكيل يتعين عليه أن يقرر بنفسه أي دقيقة من التسجيل تهم. إن تحسّن تمييز المتحدثين الذي أبلغ عنه المورّد — انخفاض معدل خطأ المتحدثين في AliMeeting من 88.11 إلى 3.35 — هو نوع الفارق الذي يحوّل مسارًا تُراجعه يدويًا إلى مسار آلي، رغم أن تحليلًا تقنيًا صينيًا للإطلاق يرى أن كثيرًا من هذا التحسن يأتي من هندسة الواجهة الأمامية وتمييز المتحدثين الملتفّة حول النموذج بدلًا من النموذج نفسه، لذا اختبره على بياناتك الصوتية الخاصة قبل أن تستغني عن خطوة المراجعة البشرية. كما يتفوق النموذج الشامل بوضوح من حيث السعر في أي عبء عمل نصي عالي الحجم تكون فيه جودة النص لديه كافية، وهو ما تدّعي علي بابا أنه مماثل لنماذج نصية فقط من الحجم نفسه — ادعاء لم يُعَد إنتاجه، ويستحق أن يُختبر بدلًا من أن يُفترض.
Qwen 3.8يفوز حيثما يُحكم على الناتج بدلاً من أن يُعدّ: الاستدلال الصعب، والعمل الوكيلي بعيد المدى، والعمل البرمجي واسع النطاق، وتحليل مستندات بمليون رمز حيث يكون التوليف هو الناتج. كما يفوز في بُعد لا علاقة له بالمعايير المرجعية — فهو مفتوح الأوزان. إذا كان قيدك هو إقامة البيانات، أو النشر داخل المقر، أو الضبط الدقيق، أو ببساطة عدم الرغبة في وجود مورّد في مسار الاستدلال، فإن النموذج الشامل ليس مرشحًا على الإطلاق، ولا تسد أي ميزة سعرية تلك الفجوة. هذا القيد الوحيد يحدد عمليات نشر حقيقية أكثر مما تفعله كل الأرقام أعلاه.
تشغيلها بدون عقدين
نادرًا ما تكون العقبة العملية في مقارنة كهذه هي اختيار النموذج؛ بل هي أن ينتهي بك الأمر إلى دمج مورّدين، وعلاقتَي فوترة، ومجموعتَين من كود العميل لتعرف أيّهما كنت تريد. Qwen3.8-Max — نقطة النهاية التي تحمل النواة المفتوحة البالغة 2.4 تريليون معامل — متاحة الآن على OrcaRouter تحت معرّف النموذج qwen/qwen3.8-max، بسعر 2.00 دولار لكل مليون رمز إدخال و6.00 دولار لكل مليون رمز إخراج، مع سياق يبلغ مليون رمز وإدخال نصي وصوري وفيديو، إلى جانب أكثر من 200 نموذج آخر على مفتاح واحد بسعر قائمة المزوّد دون أي هامش ربح (0%) وتحويل تلقائي بين المزوّدين إذا تدهورت إحدى نقاط النهاية. Qwen3.8-Omni-Flash ليس ضمن ذلك الكتالوج — فهو يعمل على منصات علي بابا الخاصة — لذا فإن الإعداد الصادق اليوم هو النموذج الرائد على مسارنا والنموذج الشامل (omni) يُستدعى مباشرة، مع طبقة التوجيه التي تمنحك مكانًا تضع فيه الخاسر من الاختبار بمجرد أن تُجريه.

الحكم
اختر Qwen3.8-Omni-Flash عندما يكون المدخل طويلاً، والمخرج قصيراً، ويجعل الحجم سعر الوحدة القيد الملزم. اختر Qwen 3.8 عندما يكون المدخل كثيفاً، ويكون المخرج هو المنتج، ويكون إما الصحة أو التحكم في النشر غير قابل للتفاوض. منطقة التداخل — فهم الفيديو — هي المكان الوحيد الذي توجد فيه مواجهة مباشرة حقيقية، وفي تلك المنطقة يملك الطراز الشامل حجة التكلفة والمدة بينما يملك الطراز الرائد حجة الاستدلال والأوزان المفتوحة. شغّل كليهما على بياناتك الخاصة قبل أن تلتزم؛ فالطراز الشامل ليس لديه تقييم مستقل بعد، وميزة سعر يوم الإطلاق هي بالضبط النوع الذي يستحق التأكيد مقابل فاتورة لا مقابل إعلان.
مقارنات في هذه المقالة2
مستخرج من هذه المقالة · المعايير: Artificial Analysis · يُحدَّث يوميًا
