O que é o Qwen3.8-27B?

Qwen3.8-27B é um modelo de IA compacto, denso e eficiente, de nível Efficient, desenvolvido pela Alibaba e lançado em agosto de 2026. Faz parte da família de modelos abertos Qwen3.8.

O Qwen3.8-27B é open-source ou open-weight?

Qwen3.8-27B é um modelo de peso aberto (open-weight) lançado sob a licença Apache-2.0. Seus pesos estão disponíveis publicamente para download, auto-hospedagem e fine-tuning. Observe que open-weight não é o mesmo que open-source: o código de treinamento e os dados podem não ser totalmente públicos.

Qual é a janela de contexto do Qwen3.8-27B?

Qwen3.8-27B suporta nativamente 262.144 tokens, extensíveis até 1 milhão de tokens. A versão hospedada da Alibaba deve oferecer 1M de contexto por padrão.

O Qwen3.8-27B está disponível no FlowHunt?

Sim — o Qwen3.8-27B está diretamente disponível no FlowHunt. Você pode usá-lo para criar agentes de IA, fluxos de trabalho automatizados, chatbots e pipelines de processamento de documentos sem qualquer configuração adicional.

Alibaba Efficient Pesos abertos Disponível no FlowHunt

Qwen3.8-27B

Qwen3.8-27B é um modelo de IA de nível Efficient da Alibaba, lançado em agosto de 2026. É um modelo denso de 27B de pesos abertos sob a licença Apache-2.0, de modo que você pode baixá-lo, auto-hospedá-lo ou ajustá-lo. A janela de contexto é de 262K tokens nativamente, extensível até 1M de tokens.

Ler mais

O Qwen3.8 é, nas palavras da Alibaba, a geração mais capaz da família de modelos abertos Qwen até hoje, construída sobre a arquitetura do Qwen3.5. A Alibaba relata ganhos em programação, trabalho profissional, pesquisa e tarefas agênticas de longo horizonte, com planejamento mais forte e melhor tratamento do feedback do ambiente.

O Qwen3.8-27B traz esses avanços para um modelo denso compacto e fácil de implantar. É um modelo nativo de visão e linguagem que entende imagens e vídeo. O modo de raciocínio vem ativado por padrão e pode ser desativado por solicitação, e a profundidade do raciocínio pode ser ajustada. Os pesos funcionam com Hugging Face Transformers, vLLM e SGLang. A Alibaba afirma que uma versão hospedada com 1M de contexto por padrão está chegando ao Qwen Cloud.

Experimentar no FlowHunt Voltar ao AI Leaderboard

Benchmarks

Cada pontuação aparece uma vez, com a sua classificação entre os modelos monitorizados e quem a mediu.

Comparado com pares do nível Efficient na mesma escala

Qwen3.8-27Beste modelo
Claude Haiku 5.5este modelo lidera em 0 de 4
Gemini 3.5 Flash-Liteeste modelo lidera em 4 de 4

Verificado avaliador independente, conta para o ranking Autodeclarado publicado por Alibaba, exibido mas não classificado

Geral

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

#26de 45 Verificado

Programação

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

Não classificado Autodeclarado

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

#7de 22 Verificado

Agentes

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%

#24de 36 Verificado

Raciocínio

Humanity's Last Exam

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

Fonte ↗Também: Autodeclarado 30,8%

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

#31de 44 Verificado

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Fonte ↗Também: Verificado 88,9% (Vals AI own implementation)Também: Autodeclarado 89,2%

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

#21de 37 Verificado

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

#22de 27 Verificado

Para Que Usar o Qwen3.8-27B

Implantações Auto-Hospedadas e Privadas

Qwen3.8-27B é um modelo denso compacto com pesos abertos sob a Apache-2.0. Execute-o em seu próprio hardware para manter os dados no seu ambiente, evitar taxas de API por token ou ajustá-lo com dados proprietários.

Programação e Tarefas Agênticas

A Alibaba relata ganhos em programação e em tarefas agênticas de longo horizonte, com melhor tratamento do feedback do ambiente e suporte mais amplo a harnesses e ferramentas de desenvolvimento populares.

Compreensão de Imagens e Vídeo

Como um modelo nativo de visão e linguagem, ele lida com diagramas de STEM, documentos e vídeos longos junto com texto.

Profundidade de Raciocínio Ajustável

O modo de raciocínio vem ativado por padrão e pode ser desligado por solicitação, e a profundidade do raciocínio pode ser ajustada, para que você adapte custo e latência à tarefa.

Pontos fortes e limitações

Pontos fortes

Pesos abertos sob a licença Apache-2.0
Modelo denso compacto, mais fácil de implantar do que modelos maiores
Compreensão nativa de imagens e vídeo
Controle flexível do raciocínio
Programação e tarefas agênticas de longo horizonte
Contexto longo (262K nativo, extensível até 1M)

Limitações

Nível Eficiente, portanto tarefas de raciocínio difíceis podem exigir um modelo maior
O contexto de 1M exige extensão além da janela nativa de 262K

Use no FlowHunt

Use Qwen3.8-27B em qualquer fluxo, ao lado das suas próprias ferramentas e fontes de conhecimento.

1Abra um fluxo ou crie um a partir de um modelo
2Adicione um componente AI Agent ou Generator
3Escolha Qwen3.8-27B no seletor de modelo

Experimentar no FlowHunt

Modelos de IA Relacionados

Sobre Alibaba Hangzhou, China · Fundado 1999 · qwenlm.github.io

O Grupo Alibaba é um dos maiores e mais diversificados conglomerados tecnológicos da China, fundado em 1999 por Jack Ma e com sede em Hangzhou. Através da sua DAMO Academy e Tongyi Lab, a Alibaba tornou-se uma força importante no desenvolvimento de modelos de linguagem de grande escala com a família Qwen (Tongyi Qianwen). A geração Qwen 3.7, lançada em meados de 2026, marcou a transição da Alibaba de implantações domésticas para competitividade em referências internacionais, e a geração Qwen 3.8 seguiu-se em 2026. A estratégia de IA da Alibaba é definida por lançamentos de pesos abertos como contrapeso aos modelos exclusivos de API dos EUA, integração de IA generativa em todos os seus negócios de cloud e comércio eletrónico, e forte investimento em infraestrutura de IA na sua divisão Alibaba Cloud.

qwenlm.github.io ↗

Explore o Painel Completo de Modelos de IA

Compare todos os modelos acompanhados em benchmarks de programação, agentes e raciocínio, com cada pontuação marcada como verificada ou autodeclarada.

← Voltar ao AI Leaderboard Experimente no FlowHunt

Perguntas frequentes

: Qwen3.8-27B é um modelo de IA compacto, denso e eficiente, de nível Efficient, desenvolvido pela Alibaba e lançado em agosto de 2026. Faz parte da família de modelos abertos Qwen3.8.
: Qwen3.8-27B é um modelo de peso aberto (open-weight) lançado sob a licença Apache-2.0. Seus pesos estão disponíveis publicamente para download, auto-hospedagem e fine-tuning. Observe que open-weight não é o mesmo que open-source: o código de treinamento e os dados podem não ser totalmente públicos.
: Qwen3.8-27B suporta nativamente 262.144 tokens, extensíveis até 1 milhão de tokens. A versão hospedada da Alibaba deve oferecer 1M de contexto por padrão.
: Sim — o Qwen3.8-27B está diretamente disponível no FlowHunt. Você pode usá-lo para criar agentes de IA, fluxos de trabalho automatizados, chatbots e pipelines de processamento de documentos sem qualquer configuração adicional.

Qwen3.8-27B