Alibaba Efficient 오픈 웨이트 FlowHunt에서 사용 가능

Qwen3.8-27B

Qwen3.8-27B는 Alibaba가 2026년 8월에 출시한 Efficient 등급 AI 모델입니다. Apache-2.0 라이선스의 오픈 가중치 27B 덴스 모델로, 다운로드하여 자체 호스팅하거나 파인튜닝할 수 있습니다. 컨텍스트 윈도우는 기본 262K 토큰이며 최대 100만 토큰까지 확장할 수 있습니다.

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Alibaba의 표현에 따르면 Qwen3.8은 지금까지 Qwen 오픈 모델 제품군에서 가장 뛰어난 세대이며, Qwen3.5의 아키텍처를 기반으로 합니다. Alibaba는 코딩, 전문 업무, 리서치, 장기 에이전트 작업에서 향상이 이루어졌으며, 계획 수립이 강화되고 환경 피드백을 더 잘 처리한다고 보고합니다.

Qwen3.8-27B는 이러한 발전을 컴팩트하고 배포하기 쉬운 덴스 모델로 제공합니다. 이미지와 비디오를 이해하는 네이티브 비전-언어 모델입니다. 사고 모드는 기본적으로 켜져 있으며 요청마다 끌 수 있고, 추론 깊이도 조절할 수 있습니다. 가중치는 Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang과 함께 작동합니다. Alibaba는 기본 100만 컨텍스트를 제공하는 호스팅 버전이 Qwen Cloud에 출시될 예정이라고 밝혔습니다.

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벤치마크

각 점수는 한 번만 표시되며, 추적 중인 모델 중 순위와 측정 주체가 함께 표시됩니다.

같은 기준으로 Efficient 등급 모델과 비교
  • Qwen3.8-27B이 모델
  • Claude Haiku 5.5이 모델이 4개 중 0개에서 선두
  • Gemini 3.5 Flash-Lite이 모델이 4개 중 4개에서 선두
검증됨 독립 평가 기관, 순위에 반영 자체 보고 공개: Alibaba, 표시만 하며 순위에는 미반영
종합

AA Intelligence Index

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

출처 ↗

Qwen3.8-27B 33.7 Claude Haiku 5.5 43.4 Gemini 3.5 Flash-Lite 22.2
#2645개 중 검증됨
코딩

SWE-bench Pro

Real issues across several languages and large codebases.

출처 ↗

Qwen3.8-27B 61.7% Claude Haiku 5.5 64.8% Gemini 3.5 Flash-Lite 점수 없음
순위 미반영 자체 보고

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

출처 ↗

Qwen3.8-27B 86.0% Claude Haiku 5.5 점수 없음 Gemini 3.5 Flash-Lite 점수 없음
#722개 중 검증됨
에이전트

Terminal-Bench 4.0

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

출처 ↗

Qwen3.8-27B 5.6% Claude Haiku 5.5 32.8% Gemini 3.5 Flash-Lite 1.0%
#2436개 중 검증됨
추론

Humanity's Last Exam

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

출처 ↗그 외: 자체 보고 30.8%

Qwen3.8-27B 33.9% Claude Haiku 5.5 44.4% Gemini 3.5 Flash-Lite 18.8%
#3144개 중 검증됨

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

출처 ↗그 외: 검증됨 88.9% (Vals AI own implementation)그 외: 자체 보고 89.2%

Qwen3.8-27B 90.5% Claude Haiku 5.5 점수 없음 Gemini 3.5 Flash-Lite 83.8%
#2137개 중 검증됨

ARC-AGI-2

Novel visual puzzles that cannot be memorised.

출처 ↗

Qwen3.8-27B 42.4% Claude Haiku 5.5 점수 없음 Gemini 3.5 Flash-Lite 점수 없음
#2227개 중 검증됨

Qwen3.8-27B 활용 분야

자체 호스팅 및 프라이빗 배포

Qwen3.8-27B는 Apache-2.0 라이선스의 오픈 가중치를 가진 컴팩트한 덴스 모델입니다. 자체 하드웨어에서 실행하여 데이터를 사용자 환경 안에 유지하고, 토큰당 API 요금을 피하거나, 독점 데이터로 파인튜닝할 수 있습니다.

코딩 및 에이전트 작업

Alibaba는 코딩과 장기 에이전트 작업에서 향상이 이루어졌으며, 환경 피드백 처리가 개선되고 널리 쓰이는 하네스와 개발 도구에 대한 지원이 넓어졌다고 보고합니다.

이미지 및 비디오 이해

네이티브 비전-언어 모델로서 텍스트와 함께 STEM 다이어그램, 문서, 긴 비디오를 처리합니다.

조절 가능한 추론 깊이

사고 모드는 기본적으로 켜져 있으며 요청마다 끌 수 있고 추론 깊이도 조절할 수 있어, 작업에 맞춰 비용과 지연 시간을 조정할 수 있습니다.

강점과 한계

강점

  • Apache-2.0 라이선스의 오픈 가중치
  • 더 큰 모델보다 배포하기 쉬운 컴팩트한 덴스 모델
  • 네이티브 이미지 및 비디오 이해
  • 유연한 사고 제어
  • 코딩 및 장기 에이전트 작업
  • 긴 컨텍스트 (기본 262K, 최대 100만까지 확장 가능)

한계

  • Efficient 등급이므로 어려운 추론 작업에는 더 큰 모델이 필요할 수 있음
  • 100만 컨텍스트를 사용하려면 기본 262K 윈도우를 넘어서는 확장이 필요함

FlowHunt에서 사용하기

Qwen3.8-27B을(를) 자체 도구 및 지식 소스와 함께 모든 플로우에서 사용하세요.

  1. 1플로우를 열거나 템플릿에서 새로 만드세요
  2. 2AI Agent 또는 Generator 컴포넌트를 추가하세요
  3. 3모델 선택기에서 Qwen3.8-27B을(를) 선택하세요

관련 AI 모델

Alibaba 정보 Hangzhou, China · 설립 1999 · qwenlm.github.io

알리바바 그룹은 1999년 Jack Ma가 설립하고 항저우에 본사를 둔 중국 최대이자 가장 다양한 기술 대기업 중 하나입니다. 알리바바는 DAMO 아카데미와 Tongyi Lab을 통해 Qwen(Tongyi Qianwen) 제품군으로 대규모 언어 모델 개발의 주요 세력이 되었습니다. 2026년 중반에 출시된 Qwen 3.7 세대는 알리바바의 국내 배포에서 국제 벤치마크 경쟁력으로의 전환을 의미하며, 2026년에는 Qwen 3.8 세대가 뒤를 이었습니다. 알리바바의 AI 전략은 미국 API 전용 모델에 대한 균형추로서의 오픈웨이트 모델 공개, 클라우드 및 전자상거래 사업 전반에 걸친 생성형 AI 통합, 알리바바 클라우드 부문의 AI 인프라에 대한 대규모 투자로 정의됩니다.

qwenlm.github.io ↗

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추적 중인 모든 모델을 코딩, 에이전트, 추론 벤치마크로 비교하세요. 각 점수에는 검증됨 또는 자체 보고 여부가 표시됩니다.

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자주 묻는 질문