Qwen3.8-27B este un model AI compact, dens, de nivel eficient, dezvoltat de Alibaba și lansat în august 2026. Face parte din familia de modele deschise Qwen3.8.

Qwen3.8-27B este open-source sau open-weight?

Qwen3.8-27B este un model open-weight lansat sub licența Apache-2.0. Greutățile sale sunt disponibile public pentru descărcare, auto-găzduire și fine-tuning. Reține că open-weight nu este același lucru cu open-source: codul de instruire și datele pot să nu fie complet publice.

Care este fereastra de context a Qwen3.8-27B?

Qwen3.8-27B suportă nativ 262.144 de tokeni, extensibil până la 1 milion de tokeni. Versiunea găzduită de Alibaba este planificată să ofere implicit un context de 1 milion.

Qwen3.8-27B este disponibil în FlowHunt?

Da — Qwen3.8-27B este disponibil direct în FlowHunt. Poți să îl folosești pentru a construi agenți AI, fluxuri de lucru automatizate, chatboți și pipeline-uri de procesare a documentelor, fără configurare suplimentară.

Alibaba Efficient Greutăți deschise Disponibil în FlowHunt

Qwen3.8-27B

Qwen3.8-27B este un model AI de nivel eficient de la Alibaba, lansat în august 2026. Este un model dens cu 27B parametri și greutăți deschise, sub licența Apache-2.0, deci îl poți descărca, auto-găzdui sau fine-tuna. Fereastra de context este de 262K de tokeni nativ, extensibilă până la 1 milion de tokeni.

Citește mai mult

Qwen3.8 este, în cuvintele Alibaba, cea mai capabilă generație din familia de modele deschise Qwen de până acum, construită pe arhitectura Qwen3.5. Alibaba raportează îmbunătățiri la programare, munca profesională, cercetare și sarcinile agentice pe orizont lung, cu o planificare mai puternică și o gestionare mai bună a feedbackului din mediu.

Qwen3.8-27B aduce aceste progrese într-un model dens compact, ușor de implementat. Este un model nativ vizual-lingvistic, care înțelege imagini și video. Modul de gândire este activat implicit și poate fi dezactivat pentru fiecare cerere, iar profunzimea raționamentului poate fi reglată. Greutățile funcționează cu Hugging Face Transformers, vLLM și SGLang. Alibaba spune că o versiune găzduită cu context de 1 milion implicit va fi disponibilă în Qwen Cloud.

Încearcă în FlowHunt Înapoi la AI Leaderboard

Benchmark-uri

Fiecare scor apare o singură dată, cu locul său printre modelele urmărite și cu cine l-a măsurat.

Comparat cu modelele de nivel Efficient pe aceeași scară

Qwen3.8-27Bacest model
Claude Haiku 5.5acest model conduce la 0 din 4
Gemini 3.5 Flash-Liteacest model conduce la 4 din 4

Verificat evaluator independent, contează în clasament Autoraportat publicat de Alibaba, afișat, dar neclasat

General

AA Intelligence Index

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

Sursă ↗

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

#26din 45 Verificat

Programare

SWE-bench Pro

Real issues across several languages and large codebases.

Sursă ↗

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

Neclasat Autoraportat

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

Sursă ↗

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

#7din 22 Verificat

Agenți

Terminal-Bench 4.0

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

Sursă ↗

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

#24din 36 Verificat

Raționament

Humanity's Last Exam

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

Sursă ↗De asemenea: Autoraportat 30,8%

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

#31din 44 Verificat

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Sursă ↗De asemenea: Verificat 88,9% (Vals AI own implementation)De asemenea: Autoraportat 89,2%

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

#21din 37 Verificat

ARC-AGI-2

Novel visual puzzles that cannot be memorised.

Sursă ↗

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

#22din 27 Verificat

Pentru Ce Să Folosești Qwen3.8-27B

Implementări Auto-Găzduite și Private

Qwen3.8-27B este un model dens compact, cu greutăți deschise sub Apache-2.0. Rulează-l pe propriul hardware pentru a-ți păstra datele în mediul tău, pentru a evita taxele API per token sau pentru a-l fine-tuna pe date proprietare.

Programare și Sarcini Agentice

Alibaba raportează îmbunătățiri la programare și la sarcinile agentice pe orizont lung, cu o gestionare mai bună a feedbackului din mediu și un suport mai larg pentru harness-urile și instrumentele de dezvoltare populare.

Înțelegerea Imaginilor și a Video-urilor

Fiind un model nativ vizual-lingvistic, gestionează diagrame STEM, documente și video-uri lungi alături de text.

Profunzime Ajustabilă a Raționamentului

Modul de gândire este activat implicit și poate fi dezactivat pentru fiecare cerere, iar profunzimea raționamentului poate fi reglată, astfel încât să potrivești costul și latența cu sarcina.

Puncte forte și limitări

Puncte forte

Greutăți deschise sub licența Apache-2.0
Model dens compact, mai ușor de implementat decât modelele mai mari
Înțelegere nativă a imaginilor și a video-urilor
Control flexibil al gândirii
Programare și sarcini agentice pe orizont lung
Context lung (262K nativ, extensibil la 1M)

Limitări

Nivel Efficient, așa că sarcinile dificile de raționament pot cere un model mai mare
Contextul de 1M necesită extindere dincolo de fereastra nativă de 262K

Folosește-l în FlowHunt

Folosește Qwen3.8-27B în orice flux, alături de propriile unelte și surse de cunoștințe.

1Deschide un flux sau creează unul dintr-un șablon
2Adaugă o componentă AI Agent sau Generator
3Alege Qwen3.8-27B în selectorul de modele

Încearcă în FlowHunt

Modele AI Conexe

Despre Alibaba Hangzhou, China · Fondat 1999 · qwenlm.github.io

Alibaba Group este unul dintre cele mai mari și mai diverse conglomerate tehnologice din China, fondat în 1999 de Jack Ma și cu sediul în Hangzhou. Prin Academia DAMO și Tongyi Lab, Alibaba a devenit o forță majoră în dezvoltarea modelelor lingvistice mari cu familia Qwen (Tongyi Qianwen). Generația Qwen 3.7, lansată la jumătatea anului 2026, a marcat tranziția Alibaba de la implementări interne la competitivitate pe criterii de referință internaționale, iar generația Qwen 3.8 a urmat în 2026. Strategia AI a Alibaba este definită de lansări cu greutăți deschise ca un contrabalans la modelele americane exclusiv prin API, integrarea AI-ului generativ în afacerile sale de cloud și comerț electronic și investiții masive în infrastructura AI în cadrul diviziei sale Alibaba Cloud.

qwenlm.github.io ↗

Vezi Clasamentul Complet al Modelelor AI

Comparați toate modelele urmărite în benchmarkuri de programare, agenți și raționament, fiecare scor fiind marcat ca verificat sau raportat de producător.

← Înapoi la AI Leaderboard Încearcă în FlowHunt

Întrebări frecvente

: Qwen3.8-27B este un model AI compact, dens, de nivel eficient, dezvoltat de Alibaba și lansat în august 2026. Face parte din familia de modele deschise Qwen3.8.
: Qwen3.8-27B este un model open-weight lansat sub licența Apache-2.0. Greutățile sale sunt disponibile public pentru descărcare, auto-găzduire și fine-tuning. Reține că open-weight nu este același lucru cu open-source: codul de instruire și datele pot să nu fie complet publice.
: Qwen3.8-27B suportă nativ 262.144 de tokeni, extensibil până la 1 milion de tokeni. Versiunea găzduită de Alibaba este planificată să ofere implicit un context de 1 milion.
: Da — Qwen3.8-27B este disponibil direct în FlowHunt. Poți să îl folosești pentru a construi agenți AI, fluxuri de lucru automatizate, chatboți și pipeline-uri de procesare a documentelor, fără configurare suplimentară.

Qwen3.8-27B