You will get news about every version in this family.
Model the score is based on qwen3.7-max · Momentum is scored per vendor, because GitHub activity and SDK adoption are not split by model version.
Data completeness 56%. Few signals available, so the score was pulled toward the neutral value · Computed 2m ago
Models from this vendor
Models listed under the same vendor namespace in the OpenRouter catalog. One vendor may span several product families. · 15 most recently listed
Buzz trend
How much this model is talked about. Not a measure of performance.
Collected metrics
Each value is taken verbatim from its public source.
Change history
Entries confirmed by an official source carry a badge.
big cloud models like opus 5.5 get all the motion graphics praise, but i made this with local qwen3.8 flash next. it's very possible!
r/LocalLLaMA
Baseten releases elephant-1 (9B, MIT, Qwen3.5-9B base), a decision model that ties d1-ultra on the AA Decision Index at about a quarter of the cost
r/LocalLLaMA
Qwen3.8-Flash-Next vs Opus 5.5: Six-way benchmark on a real Rust feature with Claude Code and Pi
r/LocalLLaMA
KFlash: Benchmarks of newly released versions of Apple Silicon optimized engines: 1.4.0 Splash (DFlash2 ~ 50 tok/s) vs 0.2 Kapitsa (KFlash ~65 tok/s), MLX(MTP) & more on Qwen 3.8 27b/4b/35b 4Q on Macb
r/LocalLLaMA
ISTA-DASLab/Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-Coder-GGUF updated
r/LocalLLaMA
Kapitsa: open-source Apple Silicon optimized Metal engine built for Qwen and Nemotron. See benchmarks of Qwen 27B, Nemotron + 8 other models on an M1 Pro (16GB), M4 Pro (48GB) and M5 Max (128GB)
r/LocalLLaMA
QUASAR 4-bit QAT checkpoints for Qwen3.5, Gemma 4 and Muse Glimmer: closer to BF16 than Google’s and NVIDIA’s 4-bit releases
r/LocalLLaMA
Qwen released QwenGyre - RL framework for training AI agents on extremely long complex tasks
r/LocalLLaMA
UPDATE: Qwen 3.8 27B 140 tok/s on single RTX 3090 Megakernel: KL divergence 0.0009 vs llama.cpp
r/LocalLLaMA
Qwen3.8-Flash-Next Strata pi beat Claude-code Opus 5.5 on a 5090
r/LocalLLaMA
qwen3.6-35b-a3b 토큰당 가격 인하 33%
입력 $0.15 / 1M 토큰 → $0.10 / 1M 토큰 · 출력 $1.00 / 1M 토큰 → $0.95 / 1M 토큰
qwen3.6-max-preview 카탈로그에서 내려감
Qwen · OpenRouter 카탈로그에서 24시간 넘게 확인되지 않아 지원 종료로 봅니다.
qwen-plus-2025-07-28 카탈로그에서 내려감
Qwen · OpenRouter 카탈로그에서 24시간 넘게 확인되지 않아 지원 종료로 봅니다.
qwen3-max-thinking 카탈로그에서 내려감
Qwen · OpenRouter 카탈로그에서 24시간 넘게 확인되지 않아 지원 종료로 봅니다.
qwen3-vl-8b-thinking 카탈로그에서 내려감
Qwen · OpenRouter 카탈로그에서 24시간 넘게 확인되지 않아 지원 종료로 봅니다.
qwen3-vl-235b-a22b-thinking 카탈로그에서 내려감
Qwen · OpenRouter 카탈로그에서 24시간 넘게 확인되지 않아 지원 종료로 봅니다.
qwen3-coder-plus 카탈로그에서 내려감
Qwen · OpenRouter 카탈로그에서 24시간 넘게 확인되지 않아 지원 종료로 봅니다.
qwen3-max 카탈로그에서 내려감
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qwen3-vl-32b-instruct 카탈로그에서 내려감
Qwen · OpenRouter 카탈로그에서 24시간 넘게 확인되지 않아 지원 종료로 봅니다.
qwen3-8b 카탈로그에서 내려감
Qwen · OpenRouter 카탈로그에서 24시간 넘게 확인되지 않아 지원 종료로 봅니다.
qwen3-235b-a22b 카탈로그에서 내려감
Qwen · OpenRouter 카탈로그에서 24시간 넘게 확인되지 않아 지원 종료로 봅니다.
qwen3-30b-a3b-thinking-2507 카탈로그에서 내려감
Qwen · OpenRouter 카탈로그에서 24시간 넘게 확인되지 않아 지원 종료로 봅니다.
qwen3-14b 토큰당 가격 인상 20%
입력 $0.10 / 1M 토큰 → $0.12 / 1M 토큰 · 출력 $0.22 / 1M 토큰 → $0.24 / 1M 토큰
qwen3-14b 토큰당 가격 인하 17%
입력 $0.12 / 1M 토큰 → $0.10 / 1M 토큰 · 출력 $0.24 / 1M 토큰 → $0.22 / 1M 토큰
qwen3-vl-8b-instruct 토큰당 가격 인상 114%
입력 $0.12 / 1M 토큰 → $0.25 / 1M 토큰 · 출력 $0.46 / 1M 토큰 → $0.75 / 1M 토큰
qwen3-vl-30b-a3b-thinking 토큰당 가격 인상 45%
입력 $0.20 / 1M 토큰 → $0.29 / 1M 토큰 · 출력 $2.40 / 1M 토큰 → $1.00 / 1M 토큰
qwen3-235b-a22b-thinking-2507 토큰당 가격 인상 96%
입력 $0.23 / 1M 토큰 → $0.45 / 1M 토큰 · 출력 $2.30 / 1M 토큰 → $3.50 / 1M 토큰
Qwen-Image-2.1-Turbo released!
r/LocalLLaMA
Qwen-Image-2.1-Turbo 공개
Qwen 조직에 새 모델이 올라왔습니다 · 좋아요 55 · text-to-image
qwen3.5-397b-a17b 토큰당 가격 인상 22%
입력 $0.45 / 1M 토큰 → $0.55 / 1M 토큰 · 출력 $3.00 / 1M 토큰 → $3.50 / 1M 토큰
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