AlibabaEfficientÅpne vekterTilgjengelig i FlowHunt
Qwen3.8-27B
Qwen3.8-27B er en AI-modell på effektivt nivå fra Alibaba, utgitt i august 2026. Det er en tett modell med 27B parametere og åpne vekter under Apache-2.0-lisensen, slik at du kan laste den ned, selvverte den eller finjustere den. Kontekstvinduet er 262K tokens nativt, utvidbart opptil 1M tokens.
Les merVis mindre
Qwen3.8 er, med Alibabas egne ord, den mest kapable generasjonen i Qwen-familien av åpne modeller til nå, bygget på arkitekturen til Qwen3.5. Alibaba melder om forbedringer innen koding, profesjonelt arbeid, forskning og langsiktige agentiske oppgaver, med sterkere planlegging og bedre håndtering av tilbakemeldinger fra miljøet.
Qwen3.8-27B bringer disse fremskrittene til en kompakt, distribusjonsvennlig tett modell. Det er en nativ visjon-språk-modell som forstår bilder og video. Tenkemodus er på som standard og kan slås av per forespørsel, og resonneringsdybden kan justeres. Vektene fungerer med Hugging Face Transformers, vLLM og SGLang. Alibaba sier at en vertsbasert versjon med 1M kontekst som standard kommer til Qwen Cloud.
Qwen3.8-27B er en kompakt, tett modell med åpne vekter under Apache-2.0. Kjør den på din egen maskinvare for å holde data i ditt eget miljø, unngå API-avgifter per token, eller finjuster den på proprietære data.
Koding & agentiske oppgaver
Alibaba melder om forbedringer innen koding og langsiktige agentiske oppgaver, med bedre håndtering av tilbakemeldinger fra miljøet og bredere støtte for populære rammeverk og utviklingsverktøy.
Bilde- & videoforståelse
Som en nativ visjon-språk-modell håndterer den STEM-diagrammer, dokumenter og lange videoer sammen med tekst.
Justerbar resonneringsdybde
Tenkemodus er på som standard og kan slås av per forespørsel, og resonneringsdybden kan justeres, slik at du kan tilpasse kostnad og responstid til oppgaven.
Styrker og begrensninger
Styrker
+Åpne vekter under Apache-2.0-lisensen
+Kompakt, tett modell som er enklere å distribuere enn større modeller
+Nativ bilde- og videoforståelse
+Fleksibel kontroll over tenkning
+Koding og langsiktige agentiske oppgaver
+Lang kontekst (262K nativt, utvidbart til 1M)
Begrensninger
−Effektivt nivå, så vanskelige resonneringsoppgaver kan kreve en større modell
−1M kontekst krever utvidelse utover det native vinduet på 262K
Bruk den i FlowHunt
Bruk Qwen3.8-27B i alle flyter, ved siden av dine egne verktøy og kunnskapskilder.
Om AlibabaHangzhou, China · Grunnlagt 1999 · qwenlm.github.io
Alibaba Group er et av Kinas største og mest mangfoldige teknologikonglomerater, grunnlagt i 1999 av Jack Ma med hovedkontor i Hangzhou. Gjennom DAMO Academy og Tongyi Lab har Alibaba blitt en betydelig kraft innen utvikling av store språkmodeller med Qwen-familien (Tongyi Qianwen). Qwen 3.7-generasjonen, lansert midt i 2026, markerte Alibabas overgang fra innenlandske utrullinger til internasjonal benchmark-konkurranseevne, og i 2026 fulgte Qwen 3.8-generasjonen. Alibabas KI-strategi er definert av utgivelse av åpne vektmodeller som en motvekt til amerikanske API-only-modeller, integrering av generativ KI på tvers av deres sky- og e-handelsvirksomheter, og tung investering i KI-infrastruktur i Alibaba Cloud-divisjonen.
Sammenlign alle modellene vi følger på referansetester for koding, agenter og resonnering, med hver poengsum merket som verifisert eller egenrapportert.
Qwen3.8-27B er en kompakt, tett AI-modell på effektivt nivå, utviklet av Alibaba og utgitt i august 2026. Den er en del av Qwen3.8-familien av åpne modeller.
Qwen3.8-27B er en modell med åpne vekter, utgitt under Apache-2.0-lisensen. Vektene er offentlig tilgjengelige for nedlasting, egen hosting og finjustering. Merk at åpne vekter ikke er det samme som åpen kildekode: treningskoden og dataene er kanskje ikke fullt ut offentlige.
Qwen3.8-27B støtter 262 144 tokens nativt, utvidbart opptil 1M tokens. Alibabas vertsbaserte versjon er planlagt å tilby 1M kontekst som standard.
Ja — Qwen3.8-27B er direkte tilgjengelig i FlowHunt. Du kan bruke den til å bygge AI-agenter, automatiserte arbeidsflyter, chatboter og dokumentbehandlingspipelines uten ytterligere oppsett.
Informasjonskapselsamtykke Vi bruker informasjonskapsler for å forbedre din surfeopplevelse og analysere vår trafikk. See our privacy policy.
