Qwen3.8-27B è un modello AI compatto, denso e di livello Efficient sviluppato da Alibaba e rilasciato ad agosto 2026. Fa parte della famiglia di modelli aperti Qwen3.8.

Qwen3.8-27B è open-source o open-weight?

Qwen3.8-27B è un modello open-weight rilasciato con licenza Apache-2.0. I suoi pesi sono disponibili pubblicamente per il download, l'hosting autonomo e il fine-tuning. Nota che open-weight non è la stessa cosa di open-source: il codice di addestramento e i dati potrebbero non essere completamente pubblici.

Qual è la finestra di contesto di Qwen3.8-27B?

Qwen3.8-27B supporta nativamente 262.144 token, estendibili fino a 1 milione di token. La versione ospitata da Alibaba dovrebbe offrire di default un contesto da 1 milione.

Qwen3.8-27B è disponibile in FlowHunt?

Sì — Qwen3.8-27B è direttamente disponibile in FlowHunt. Puoi usarlo per creare agenti AI, flussi di lavoro automatizzati, chatbot e pipeline di elaborazione documenti senza alcuna configurazione aggiuntiva.

Alibaba Efficient Pesi aperti Disponibile in FlowHunt

Qwen3.8-27B

Qwen3.8-27B è un modello AI di livello Efficient di Alibaba, rilasciato ad agosto 2026. È un modello denso open-weight da 27B con licenza Apache-2.0, quindi puoi scaricarlo, ospitarlo autonomamente o metterlo a punto. La finestra di contesto è di 262K token in modo nativo, estendibile fino a 1 milione di token.

Qwen3.8 è, nelle parole di Alibaba, la generazione più capace della famiglia di modelli aperti Qwen finora, costruita sull’architettura di Qwen3.5. Alibaba riporta miglioramenti nella programmazione, nel lavoro professionale, nella ricerca e nelle attività agentiche a lungo orizzonte, con una pianificazione più solida e una migliore gestione del feedback dell’ambiente.

Qwen3.8-27B porta questi progressi in un modello denso compatto e facile da distribuire. È un modello nativo vision-language che comprende immagini e video. La modalità thinking è attiva di default e può essere disattivata per ogni richiesta, e la profondità del ragionamento può essere regolata. I pesi funzionano con Hugging Face Transformers, vLLM e SGLang. Alibaba afferma che su Qwen Cloud arriverà una versione ospitata con contesto da 1 milione di default.

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Benchmark

Ogni punteggio compare una sola volta, con la sua posizione tra i modelli monitorati e chi l'ha misurato.

Confronto con i modelli di livello Efficient sulla stessa scala

Qwen3.8-27Bquesto modello
Claude Haiku 5.5questo modello è in testa in 0 su 4
Gemini 3.5 Flash-Litequesto modello è in testa in 4 su 4

Verificato valutatore indipendente, conta per la classifica Autodichiarato pubblicato da Alibaba, mostrato ma non in classifica

Assoluta

AA Intelligence Index

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

Fonte ↗

Qwen3.8-27B 33,7 Claude Haiku 5.5 43,4 Gemini 3.5 Flash-Lite 22,2

#26su 45 Verificato

Programmazione

SWE-bench Pro

Real issues across several languages and large codebases.

Fonte ↗

Qwen3.8-27B 61,7% Claude Haiku 5.5 64,8% Gemini 3.5 Flash-Lite

Non in classifica Autodichiarato

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

Fonte ↗

Qwen3.8-27B 86,0% Claude Haiku 5.5 Gemini 3.5 Flash-Lite

#7su 22 Verificato

Agenti

Terminal-Bench 4.0

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

Fonte ↗

Qwen3.8-27B 5,6% Claude Haiku 5.5 32,8% Gemini 3.5 Flash-Lite 1,0%

#24su 36 Verificato

Ragionamento

Humanity's Last Exam

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

Fonte ↗Anche: Autodichiarato 30,8%

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

#31su 44 Verificato

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Fonte ↗Anche: Verificato 88,9% (Vals AI own implementation)Anche: Autodichiarato 89,2%

Qwen3.8-27B 90,5% Claude Haiku 5.5 Gemini 3.5 Flash-Lite 83,8%

#21su 37 Verificato

ARC-AGI-2

Novel visual puzzles that cannot be memorised.

Fonte ↗

Qwen3.8-27B 42,4% Claude Haiku 5.5 Gemini 3.5 Flash-Lite

#22su 27 Verificato

Per Cosa Utilizzare Qwen3.8-27B

Distribuzioni Self-Hosted e Private

Qwen3.8-27B è un modello denso compatto con pesi aperti con licenza Apache-2.0. Eseguilo sul tuo hardware per mantenere i dati nel tuo ambiente, evitare le commissioni API per token o metterlo a punto su dati proprietari.

Programmazione e Attività Agentiche

Alibaba riporta miglioramenti nella programmazione e nelle attività agentiche a lungo orizzonte, con una migliore gestione del feedback dell'ambiente e un supporto più ampio per gli harness e gli strumenti di sviluppo più diffusi.

Comprensione di Immagini e Video

Essendo un modello nativo vision-language, gestisce diagrammi STEM, documenti e video lunghi insieme al testo.

Profondità di Ragionamento Regolabile

La modalità thinking è attiva di default e può essere disattivata per ogni richiesta, e la profondità del ragionamento può essere regolata, così puoi adattare costo e latenza all'attività.

Punti di forza e limiti

Punti di forza

Pesi aperti con licenza Apache-2.0
Modello denso compatto, più facile da distribuire dei modelli più grandi
Comprensione nativa di immagini e video
Controllo flessibile del thinking
Programmazione e attività agentiche a lungo orizzonte
Contesto lungo (262K nativi, estendibili a 1 milione)

Limiti

Livello Efficient, quindi le attività di ragionamento più difficili potrebbero richiedere un modello più grande
Il contesto da 1 milione richiede un'estensione oltre la finestra nativa di 262K

Usalo in FlowHunt

Usa Qwen3.8-27B in qualsiasi flow, insieme ai tuoi strumenti e alle tue fonti di conoscenza.

1Apri un flow o creane uno da un modello
2Aggiungi un componente AI Agent o Generator
3Scegli Qwen3.8-27B nel selettore del modello

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Informazioni su Alibaba Hangzhou, China · Fondato 1999 · qwenlm.github.io

Alibaba Group è uno dei più grandi e diversificati conglomerati tecnologici cinesi, fondato nel 1999 da Jack Ma e con sede a Hangzhou. Attraverso la DAMO Academy e il Tongyi Lab, Alibaba è diventata una forza importante nello sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni con la famiglia Qwen (Tongyi Qianwen). La generazione Qwen 3.7, rilasciata a metà del 2026, ha segnato la transizione di Alibaba dalle implementazioni domestiche alla competitività internazionale nei benchmark, e la generazione Qwen 3.8 è seguita nel 2026. La strategia IA di Alibaba è definita dal rilascio di modelli a pesi aperti come contrappeso ai modelli statunitensi solo API, dall'integrazione dell'IA generativa nei suoi settori cloud ed e-commerce, e da forti investimenti nell'infrastruttura IA in tutta la divisione Alibaba Cloud.

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Domande frequenti

: Qwen3.8-27B è un modello AI compatto, denso e di livello Efficient sviluppato da Alibaba e rilasciato ad agosto 2026. Fa parte della famiglia di modelli aperti Qwen3.8.
: Qwen3.8-27B è un modello open-weight rilasciato con licenza Apache-2.0. I suoi pesi sono disponibili pubblicamente per il download, l'hosting autonomo e il fine-tuning. Nota che open-weight non è la stessa cosa di open-source: il codice di addestramento e i dati potrebbero non essere completamente pubblici.
: Qwen3.8-27B supporta nativamente 262.144 token, estendibili fino a 1 milione di token. La versione ospitata da Alibaba dovrebbe offrire di default un contesto da 1 milione.
: Sì — Qwen3.8-27B è direttamente disponibile in FlowHunt. Puoi usarlo per creare agenti AI, flussi di lavoro automatizzati, chatbot e pipeline di elaborazione documenti senza alcuna configurazione aggiuntiva.

Qwen3.8-27B