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Qwen3 Omni Flash 2025 12.01

Alibabaトークンベース
エイリアス:qwen3-omni-flash-2025-12-01
APIキーを作成

Modelsell で qwen3-omni-flash-2025-12-01 API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。

textimageaudiovideo
最低料金
入力 / 出力 · 1M
コンテキスト
—
最大入力ウィンドウ
モダリティ
→

サプライヤー別料金

このモデルの料金とサービスのパフォーマンスをプロバイダー間で比較できます。

サプライヤー2
USD · 1M トークン あたりパフォーマンス · 直近 24 時間
サプライヤー入力/M出力/M
official

官方接口直连

$75
$75
Alibaba

阿里巴巴百炼官方

$75
$75
取り消し線付きの金額は標準価格です。過去24時間のパフォーマンスです。実際の結果はリクエストによって異なります。

横にスクロールすると、すべての価格とパフォーマンス指標を比較できます。

機能 / サポートされるモダリティ

ストリーミングシステムプロンプト関数呼び出しツールJSON モード構造化出力ビジョン
入力
出力

プロバイダーとデータ保護

プロバイダー
Alibaba (Qwen)ドキュメント
トークナイザー
Qwen tokenizer (tiktoken-compat)
ライセンス
Tongyi Qianwen License公開ウェイト
データ保持52 日デフォルトで上流の学習には使用されません

パフォーマンス

ベンチマーク

標準化評価のスコアです。割合が高いほど良く、順位パーセンタイルを表示します。

指標の出典:Artificial Analysis 2026-09-30·Qwen3 Omni Flash 2025 12.01

このモデルは現在のベンチマークスナップショットに含まれていません。

モデルや測定値がないことは 0 点を意味しません。

ベンチマークグラフはソースのモデル選択と推論設定を保持しています。モデルや測定値がないことは 0 点を意味せず、ベンチマークのコストや速度は当サイトのサービス保証ではありません。

Qwen3 Omni Flash 2025 12.01 について

听懂内容,也能用语音回答

Qwen3 Omni Flash 可以理解文字、图片、音频和视频,并生成文字或自然语音答复。它适合分析一段演示视频、整理录音中的主要信息,或根据图片回答问题。也可以通过系统提示设定角色、语气和回答长度,让多轮交互保持清楚的表达风格。

例如上传一段产品演示视频,让它说明主要操作与讲解内容,再整理成简短使用说明;上传一段英语语音,让它用中文概括要点,或用支持的语音语言回答。这里的语音输出是在理解内容后生成回复,不是给原录音做声音复刻。

输入材料怎样组合?

这一代模型支持文字与一种其他模态组合输入,如文字加图片、文字加音频或文字加视频。音视频应控制在 150 秒以内。长内容可以先切成有意义的片段,并在文字中说明前后关系;不要把多个独立媒体类型随意混成同一轮输入。

文字分析与语音回复怎么选?

模型支持通过 enable_thinking 开启思考,适合需要进一步分析的问题;思考模式只输出文字。需要语音回复时关闭思考,选择文字加音频输出,并设置音色。调用使用流式返回,应用需要分别接收文字与音频数据,再播放生成的声音。

它可以在支持函数调用的接入中连接应用工具,但没有内置联网搜索。需要实时资料时,应由应用获取并传入。处理听不清的语音或模糊画面时,让模型指出不确定内容,避免将猜测写进转录、摘要或操作说明。

使用例とプロンプト

分析演示视频时,先准备 150 秒以内的片段,再输入:

“请按操作顺序概括视频中的步骤,区分画面可见操作与讲解者说的话;没有展示结果的步骤不要写成成功。最后生成一段适合新人听的简短说明。”

只要文字分析时,将 modalities 设置为仅包含 text;需要深入分析,可开启 enable_thinking。要同时获得语音答复,关闭思考,将 modalities 设置为包含 text 和 audio,在 audio 中指定支持的音色,例如 Cherry,以及音频格式,例如 wav,并启用 stream: true。程序分别收集文字和音频流,检查内容后播放。

API を利用

API ドキュメント

コードサンプル

リクエストPOST/v1/chat/completions
リクエスト例
パラメータ
パラメータタイプデフォルト / 範囲説明
temperature
number
=10 ~ 2
サンプリング温度。低いほど決定論的になります
top_p
number
=10 ~ 1
核サンプリングの累積確率
max_tokens
integer>= 1レスポンスの最大トークン数
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
頻出トークンの繰り返しを抑制します
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
新しい話題への展開を促進します
stop
array—生成を停止する文字列を最大 4 個まで
seed
integer—可能な限り再現性のあるサンプリングシード
n
integer
=1>= 1
生成する候補数
stream
boolean
=false
Server-Sent Events でトークンをストリーミング
response_format
object—JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します
tools
array—モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言
tool_choice
string
autononerequired
ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名
logprobs
boolean
=false
トークンごとの対数確率を返します
top_logprobs
integer0 ~ 20トークンごとに返される上位対数確率の数
logit_bias
object—トークンごとの logit バイアス
user
string—悪用検知用のエンドユーザー識別子

置換 <YOUR_API_KEY> をトークン設定の API キーに置き換えてください。

認証

すべてのリクエストには Authorization: Bearer <TOKEN> ヘッダーが必要です。Anthropic 形式のエンドポイントでは x-api-key ヘッダーも利用できます。

トークンページから API キーを発行できます。モデル、グループ、IP、レート制限ごとに細かく権限を設定可能です。

対応パラメータ

Generation parameters
パラメータタイプデフォルト / 範囲説明
temperature
number
=10 ~ 2
サンプリング温度。低いほど決定論的になります
top_p
number
=10 ~ 1
核サンプリングの累積確率
max_tokens
integer>= 1レスポンスの最大トークン数
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
頻出トークンの繰り返しを抑制します
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
新しい話題への展開を促進します
stop
array—生成を停止する文字列を最大 4 個まで
seed
integer—可能な限り再現性のあるサンプリングシード
n
integer
=1>= 1
生成する候補数
stream
boolean
=false
Server-Sent Events でトークンをストリーミング
response_format
object—JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します
tools
array—モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言
tool_choice
string
autononerequired
ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名
logprobs
boolean
=false
トークンごとの対数確率を返します
top_logprobs
integer0 ~ 20トークンごとに返される上位対数確率の数
logit_bias
object—トークンごとの logit バイアス
user
string—悪用検知用のエンドユーザー識別子

レート制限

サプライヤーRPMTPMRPD
Alibaba無制限無制限無制限
official無制限無制限無制限

制限なし

qwen3-omni-flash-2025-12-01 に関するよくある質問

qwen3-omni-flash-2025-12-01 とは?

Modelsell で qwen3-omni-flash-2025-12-01 API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。

qwen3-omni-flash-2025-12-01 を呼び出すには?

qwen3-omni-flash-2025-12-01 へのアクセス権がある API キーを作成し、API アクセス欄の正確なモデル ID と対応エンドポイントを使用してください。リクエスト項目は選択したエンドポイントによって異なります。

qwen3-omni-flash-2025-12-01 の料金体系は?

料金は選択したプロバイダーグループとモデルの課金単位で決まります。現在の入力、出力、リクエスト、またはメディア料金は登録前にこのページで確認できます。

自分のプロジェクトに qwen3-omni-flash-2025-12-01 が適しているか評価するには?

このページの使用例とプロンプトのガイドを参考に、プロジェクトの代表的な入力でモデルを評価してください。