Alibaba Efficient Open Weight In FlowHunt verfügbar

Qwen3.8-27B

Qwen3.8-27B ist ein KI-Modell der Stufe Effizient von Alibaba, veröffentlicht im August 2026. Es ist ein dichtes Open-Weight-Modell mit 27B Parametern unter der Apache-2.0-Lizenz, das Sie herunterladen, selbst hosten oder feinabstimmen können. Das Kontextfenster umfasst nativ 262K Token und ist auf bis zu 1 Million Token erweiterbar.

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Qwen3.8 ist nach Alibabas Worten die bisher leistungsfähigste Generation der offenen Qwen-Modellfamilie, aufgebaut auf der Architektur von Qwen3.5. Alibaba berichtet von Verbesserungen bei Programmierung, professioneller Arbeit, Recherche und langfristigen agentischen Aufgaben, mit stärkerer Planung und besserem Umgang mit Rückmeldungen aus der Umgebung.

Qwen3.8-27B bringt diese Fortschritte in ein kompaktes, einfach bereitzustellendes dichtes Modell. Es ist ein natives Vision-Language-Modell, das Bilder und Videos versteht. Der Thinking-Modus ist standardmäßig aktiviert und lässt sich pro Anfrage abschalten, und die Tiefe des Schlussfolgerns kann abgestimmt werden. Die Gewichte funktionieren mit Hugging Face Transformers, vLLM und SGLang. Alibaba zufolge kommt eine gehostete Version mit standardmäßig 1 Million Token Kontext zu Qwen Cloud.

Benchmarks

Jedes Ergebnis erscheint einmal, mit seinem Rang unter den erfassten Modellen und dem Hinweis, wer es gemessen hat.

Im Vergleich mit Efficient-Modellen auf derselben Skala
  • Qwen3.8-27Bdieses Modell
  • Claude Haiku 5.5dieses Modell liegt bei 0 von 4 vorn
  • Gemini 3.5 Flash-Litedieses Modell liegt bei 4 von 4 vorn
Verifiziert unabhängiger Prüfer, zählt für die Einstufung Selbst gemeldet von Alibaba veröffentlicht, angezeigt, aber nicht eingestuft
Gesamt

AA Intelligence Index

Independent composite of agent, coding, knowledge and science tests by Artificial Analysis (v4).

Quelle ↗

Qwen3.8-27B 33,7 Claude Haiku 5.5 43,4 Gemini 3.5 Flash-Lite 22,2
#26von 45 Verifiziert
Coding

SWE-bench Pro

Real issues across several languages and large codebases.

Quelle ↗

Qwen3.8-27B 61,7% Claude Haiku 5.5 64,8% Gemini 3.5 Flash-Lite Kein Ergebnis
Nicht eingestuft Selbst gemeldet

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

Quelle ↗

Qwen3.8-27B 86,0% Claude Haiku 5.5 Kein Ergebnis Gemini 3.5 Flash-Lite Kein Ergebnis
#7von 22 Verifiziert
Agenten

Terminal-Bench 4.0

Multi-step professional tasks done by an agent in a command-line terminal.

Quelle ↗

Qwen3.8-27B 5,6% Claude Haiku 5.5 32,8% Gemini 3.5 Flash-Lite 1,0%
#24von 36 Verifiziert
Schlussfolgern

Humanity's Last Exam

Expert-written questions across 100+ subjects, no tools.

Quelle ↗Außerdem: Selbst gemeldet 30,8%

Qwen3.8-27B 33,9% Claude Haiku 5.5 44,4% Gemini 3.5 Flash-Lite 18,8%
#31von 44 Verifiziert

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Quelle ↗Außerdem: Verifiziert 88,9% (Vals AI own implementation)Außerdem: Selbst gemeldet 89,2%

Qwen3.8-27B 90,5% Claude Haiku 5.5 Kein Ergebnis Gemini 3.5 Flash-Lite 83,8%
#21von 37 Verifiziert

ARC-AGI-2

Novel visual puzzles that cannot be memorised.

Quelle ↗

Qwen3.8-27B 42,4% Claude Haiku 5.5 Kein Ergebnis Gemini 3.5 Flash-Lite Kein Ergebnis
#22von 27 Verifiziert

Wofür Sie Qwen3.8-27B Nutzen Sollten

Selbst gehostete & private Bereitstellungen

Qwen3.8-27B ist ein kompaktes dichtes Modell mit offenen Gewichten unter Apache-2.0. Betreiben Sie es auf Ihrer eigenen Hardware, um Daten in Ihrer Umgebung zu halten, Pro-Token-API-Gebühren zu vermeiden oder es mit proprietären Daten feinabzustimmen.

Programmier- & agentische Aufgaben

Alibaba berichtet von Verbesserungen bei Programmierung und langfristigen agentischen Aufgaben, mit besserem Umgang mit Rückmeldungen aus der Umgebung und breiterer Unterstützung für gängige Harnesses und Entwicklungswerkzeuge.

Bild- & Videoverständnis

Als natives Vision-Language-Modell verarbeitet es MINT-Diagramme, Dokumente und lange Videos neben Text.

Einstellbare Reasoning-Tiefe

Der Thinking-Modus ist standardmäßig aktiviert und lässt sich pro Anfrage abschalten, und die Tiefe des Schlussfolgerns kann abgestimmt werden, sodass Sie Kosten und Latenz an die Aufgabe anpassen können.

Stärken und Einschränkungen

Stärken

  • Offene Gewichte unter der Apache-2.0-Lizenz
  • Kompaktes dichtes Modell, das sich leichter bereitstellen lässt als größere Modelle
  • Natives Bild- und Videoverständnis
  • Flexible Thinking-Steuerung
  • Programmierung und langfristige agentische Aufgaben
  • Langer Kontext (262K nativ, erweiterbar auf 1 M)

Einschränkungen

  • Stufe Effizient – anspruchsvolle Reasoning-Aufgaben erfordern möglicherweise ein größeres Modell
  • Für 1 M Kontext ist eine Erweiterung über das native Fenster von 262K hinaus nötig

In FlowHunt nutzen

Nutzen Sie Qwen3.8-27B in jedem Flow, neben Ihren eigenen Tools und Wissensquellen.

  1. 1Öffnen Sie einen Flow oder erstellen Sie einen aus einer Vorlage
  2. 2Fügen Sie eine AI-Agent- oder Generator-Komponente hinzu
  3. 3Wählen Sie Qwen3.8-27B in der Modellauswahl

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Über Alibaba Hangzhou, China · Gegründet 1999 · qwenlm.github.io

Die Alibaba Group ist einer der größten und vielfältigsten Technologiekonzerne Chinas, gegründet 1999 von Jack Ma mit Hauptsitz in Hangzhou. Über ihre DAMO Academy und das Tongyi Lab ist Alibaba mit der Qwen-Familie (Tongyi Qianwen) zu einer treibenden Kraft in der Entwicklung großer Sprachmodelle geworden. Die Generation Qwen 3.7, die Mitte 2026 veröffentlicht wurde, markierte Alibabas Übergang von rein inländischen Einsätzen zur internationalen Wettbewerbsfähigkeit, und die Generation Qwen 3.8 folgte 2026. Alibabas KI-Strategie ist geprägt von Open-Weight-Veröffentlichungen als Gegengewicht zu reinen US-API-Modellen, der Integration generativer KI in seine Cloud- und E-Commerce-Geschäfte sowie hohen Investitionen in die KI-Infrastruktur innerhalb der Alibaba-Cloud-Sparte.

qwenlm.github.io ↗

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Häufig gestellte Fragen