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Qwen3.8-Flash-Next

RaisonnementPoids ouvertsModels.devHugging Face
Intelligence
39,8
Rang 54 sur 768 modèles mesurés
Coding
73,1
Rang 38 sur 299 modèles mesurés
Vitesse de sortie
51,9 t/s
Rang 337 sur 425 modèles mesurés
Prix/1M
0,23 $
Rang 207 sur 726 modèles mesurés
Fenêtre de contexte
1 M
Rang 90 sur 1296 modèles mesurés
Coût par tâche
0,372 $
Rang 97 sur 218 modèles mesurés

Qwen3.8-Flash-Next obtient 39,8 à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, au 54e rang sur 768 modèles mesurés. Les modèles au score le plus proche sont Qwen3.8 2.4T A95B (39,9), Gemini 3.7 Flash (39,6) et Muse Spark 1.2 (Xhigh) (39,6). À 0,23 $ par million de tokens (prix mélangé 3:1 entrée/sortie), il est moins cher que Qwen3.8 2.4T A95B (3 $), Gemini 3.7 Flash (1,50 $) et Muse Spark 1.2 (Xhigh) (2 $). Avec 51,9 t/s en sortie, il est plus rapide que Qwen3.8 2.4T A95B (37,8 t/s), plus lent que Gemini 3.7 Flash (383 t/s) et Muse Spark 1.2 (Xhigh) (233 t/s).

Indices Artificial Analysis
Intelligence39,8
Rang 54 sur 768 modèles mesurés
Coding73,1
Rang 38 sur 299 modèles mesurés
Agentic53,6
Rang 7 sur 190 modèles mesurés
Indices par secteur
Performance par secteur mesurée par Artificial Analysis
Finance et comptabilité39,0
Rang 86 sur 241 modèles mesurés
Stratégie et opérations44,5
Rang 75 sur 241 modèles mesurés
Juridique35,1
Rang 97 sur 241 modèles mesurés
Santé et médecine36,4
Rang 81 sur 185 modèles mesurés
Ingénierie39,5
Rang 67 sur 240 modèles mesurés
Économie38,0
Rang 107 sur 248 modèles mesurés
Benchmarks standard
GPQA Diamond92,3 %
Rang 38 sur 620 modèles mesurés
HLE38,0 %
Rang 110 sur 681 modèles mesurés
SciCode50,6 %
Rang 113 sur 248 modèles mesurés
AA-LCR79,7 %
Rang 96 sur 592 modèles mesurés
Terminal-Bench 2.186,1 %
Rang 21 sur 245 modèles mesurés
Terminal-Bench 4.025,3 %
Rang 66 sur 240 modèles mesurés
τ-Bench Banking45,4 %
Rang 16 sur 211 modèles mesurés
Modèles de niveau proche
Les modèles les plus proches sur l'Intelligence Index, une configuration par famille.

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