Qwen
Qwen 3.8 Flashとオンラインでチャット
Alibaba's newest fast multimodal reasoner — images, video and a million-token context, open weights.
1M tokens
コンテキスト
131,072 tokens
最大出力
高速
速度
Straight from Qwen 3.8 Flash
Three prompts, three unedited answers, generated on September 2, 2026 through NinjaChat. Click the prompt to copy it and run it yourself.
Write a Python function that merges overlapping intervals, plus three short tests. Keep the whole answer under 40 lines of code.
def merge_intervals(intervals):
intervals = sorted(intervals)
merged = []
for start, end in intervals:
if merged and start <= merged[-1][1]:
merged[-1][1] = max(merged[-1][1], end)
else:
merged.append([start, end])
return merged
assert merge_intervals([[1, 3], [2, 6], [8, 10]]) == [[1, 6], [8, 10]]
assert merge_intervals([[1, 4], [4, 5]]) == [[1, 5]]
assert merge_intervals([[2, 3], [4, 5], [6, 7]]) == [[2, 3], [4, 5], [6, 7]]
Read: We ran the same 3 prompts on 12 AI models — Unedited answers, latency and price for every model, measured through the NinjaChat API in September 2026.
Served by Novita as qwen-3.8-flash. Answers vary run to run; these are one take each, not the best of several.
こんな用途に最適
スクリーンショット付きのコーディング
エラーとスクリーンショットとリポジトリを、ひとつのプロンプトで。
ドキュメント分析
長いPDFやレポートを100万トークンのコンテキストで。
ビジュアル理解
画像や動画フレームをそのまま入力として扱えます。
エージェントループ
ツール呼び出しと構造化出力を高速に。
Prompts to steal
Tuned to this model — click any line to copy.
Qwen 3.8 Flashについて
Qwen 3.8 Flashは、2026年8月26日にリリースされたアリババのQwen 3.8世代における高速ティアのモデルです。テキスト・画像・動画を入力できるマルチモーダル推論モデルで、100万トークンのコンテキスト、128Kトークンの出力、ツール呼び出し、構造化出力に対応します。アリババはコーディング、エージェント型ワークフロー、ビジュアル理解、ドキュメント分析での活用を想定しており、価格も大量利用を見据えた水準です。NinjaChatでは、Qwen 3.8 Flashはほかのモデルとともにすべてのプランに含まれています。
まず驚くのは、この速度でこれだけの守備範囲をカバーする点です。スクリーンショットとその周辺のコードを読み取り、長い文書を追いかけ、ツールを呼び出す。しかもすべてが試行錯誤に耐えるテンポで進みます。3.8世代には27BやMaxといった上位モデルも用意されており、同じファミリーでより深い思考が必要なときに選べます。Flashは日常使いの一台です。
ここに並ぶほかの高速マルチモーダルモデルと比べると、Qwen 3.8 Flashは同クラス最大級のコンテキストを備えたオープンウェイトという選択肢になります。クローズドモデルの対抗馬はGPT-5.6 LunaとGemini 3.7 Flash。この3つはNinjaChatの同じモデル選択画面に並んでいるので、プロンプトを1つ投げるだけで公平に比べられます。
Qwen 3.8 Flashの使い方
ゼロから最初の結果まで、1分もかかりません。
01
NinjaChatのアカウントを作成し、プランを選ぶ
02
チャットを開き、モデル一覧からQwen 3.8 Flashを選ぶ
03
スクリーンショットや文書、動画クリップを質問と一緒に添付する
04
回答をパイプラインに流すならJSONで出力させる
05
Gemini 3.7 FlashやGPT-5.6 Lunaと比べてみる
より良い結果を得るためのヒント
- 高速なマルチモーダルの試行錯誤に使う
- 説明文ではなく、画像そのものを渡す
- 長い文書は同じスレッドにまとめる
- 最も難しい推論はフロンティアモデルに引き継ぐ
