Qwen3.8-27B

Qwen3.8-27B to otwarta połowa generacji Qwen3.8, opublikowana 14 sierpnia 2026 r. obok znacznie większego, zamkniętego flagowca Qwen3.8-Max. O ile Max jest rzadkim modelem mixture-of-experts o 2,4 biliona parametrów, dostępnym wyłącznie przez chmurę Alibaby, o tyle wersja 27B jest gęstym modelem o 27,78 miliarda parametrów, który każdy może pobrać z Hugging Face albo ModelScope i uruchomić na własnym sprzęcie na licencji Apache 2.0. To model natywnie wizyjno-językowy: obok tekstu przyjmuje obrazy i wideo — od diagramów technicznych i skanów dokumentów po materiały godzinnej długości. Okno kontekstu ma natywnie 262 144 tokeny i według Alibaby daje się rozciągnąć do miliona; wersja hostowana z domyślnym oknem miliona tokenów jest zapowiedziana dla Qwen Cloud, ale w dniu publikacji jeszcze nie działała. Tryb rozumowania jest włączony domyślnie i można go wyłączyć dla pojedynczego zapytania, a jego głębokość reguluje ustawienie `reasoning_effort`; parametr `preserve_thinking` zachowuje tok rozumowania między turami rozmowy. Architektura jest jak na gęsty model tej wielkości nietypowa: 64 warstwy ułożone w szesnaście powtórzeń trzech bloków Gated DeltaNet zakończonych blokiem pełnej uwagi z bramkowaniem — hybryda uwagi liniowej i pełnej, która ogranicza zużycie pamięci przy długim wejściu. Wymiar ukryty wynosi 5120, słownik 248 320 tokenów, a model trenowano z przewidywaniem wielu tokenów naraz. Uwagę przyciągnęła własna tabela wyników Alibaby. Na SWE-bench Pro firma podaje dla modelu 27B wynik 61,7 wobec 57,6 dla swojego zamkniętego Qwen3.7-Plus, a na DeepSWE 1.1 — 42,2 wobec 13,3 dla poprzedniej generacji 27B. Na Terminal Bench 2.1 podaje 73,0, poniżej Opus 4.6 Max z wynikiem 78,2, ale wyraźnie powyżej 63,4 modelu Qwen3.6-27B. Wszystkie te liczby pochodzą od producenta i nie zostały niezależnie powtórzone; bezsporne jest natomiast to, że model mieszczący się na jednym akceleratorze klasy serwerowej ma dziś kartę katalogową, która półtora roku temu opisywałaby system czołowy. Przypisy pod tą tabelą ważą tyle samo co same liczby. Wszystkie modele porównawcze z bloku programistycznego Alibaba przeliczyła sama, we własnym przebiegu w narzędziu Claude Code, a zestaw zadań SWE-bench Pro przed tym przebiegiem poprawiono — porównanie toczy się więc głównie między wykonaniami producenta, a nie między opublikowanymi wynikami. Jedyny wyjątek to Opus 4.6 Max, dla którego podano oficjalny wynik 53,4. QwenSWEBench i CoWorkBench to testy firmowe, bez definicji poza firmą, a odpowiedzi w teście HLE ocenia cudzy model GPT-4o. Blok multimodalny przechyla się w drugą stronę: w teście MathVision producent narzuca własnemu modelowi jedno stałe polecenie, a każdemu konkurentowi podaje lepszy z dwóch wariantów — i mimo to przegrywa ten wiersz z własnym Qwen3.7-Plus, 90,0 do 90,3. W tę samą stronę idą dwa dalsze wiersze: Humanity's Last Exam 30,8 do 34,7 i GPQA Diamond 89,2 do 90,3, oba na korzyść zamkniętego flagowca poprzedniej generacji.

▸Newsy

Alibaba daje rywalom lepszy z dwóch wariantów polecenia, a sobie zostawia jeden — i przegrywa ten wiersz z własnym poprzednikiem

13.09.2026 · Qwen3.8-27B model card, Hugging Face

Alibaba otwiera oba końce Qwen3.8 — ale tylko mały model dostaje Apache 2.0

15.08.2026 · Qwen — karty modeli i plik licencji na Hugging Face

▸Wideo

Brak materiałów wideo.

▸Recenzje