Qwen3.8-27B
Apache-2.0-Modell, das auf eine einzelne Consumer-GPU passt - der praktische Standard fürs Selbsthosten.
- Denkleistung 6,8
- Programmieren 7,3
- Agentik 6,8
- Tempo 9,0
- Preis-Leistung 10,0
Gewichtung: Denkleistung 40 % · Programmieren 30 % · Agentik 30 %. Tempo und Preis-Leistung fließen nicht in die Bewertung ein.
Zum Preis: Open Weights unter Apache 2.0: läuft auf einer einzelnen Consumer-GPU. API-Preis bei Alibaba Cloud Model Studio (Region Singapur); Cache-Wert für implizites Caching, explizit 0,05 $ lesen und 0,625 $ schreiben. Der Kontext ist nativ 262.144 Tokens, im Model Studio 1 Mio. (Eingabe höchstens 991.808). Die 131.072 Ausgabe-Tokens sind Qwens Empfehlung für die Antwort, bei getrennten Limits zusätzlich 262.144 für das Reasoning, kein festes Limit.
Worum es geht
Das bemerkenswerteste an der Qwen3.8-Reihe ist nicht das Flaggschiff, sondern diese dichte 27-Milliarden-Variante: Sie läuft auf einer einzelnen Consumer-GPU und schlägt dabei Modelle, die ein Vielfaches größer sind - der Vorgänger Qwen3.6-27B lag mit 77,2 % bereits über Alibabas eigenem 397B-Flaggschiff von zwei Monaten zuvor.
Unter Apache 2.0 lizenziert und multimodal. Wenn eine einzelne Workstation genügen muss, ist das derzeit die naheliegendste Wahl.
Neu in dieser Version
Gegenüber dem Vorgänger Qwen3.6-27B:
-
Multimodal im 27B-Format
Bildverstehen in einem Modell, das noch auf eine einzelne GPU passt.
-
Apache 2.0
Freie kommerzielle Nutzung ohne Zusatzauflagen.
Stärken und Schwächen
Dafür spricht
- Läuft auf einer einzelnen Consumer-GPU
- Apache-2.0-Lizenz
- Schlägt deutlich größere Modelle bei Coding-Aufgaben
Das schränkt ein
- Bei schwierigem Reasoning klar hinter den großen Modellen
Benchmarks
| Benchmark | Ergebnis | Einordnung |
|---|---|---|
| SWE-bench (Vorgänger 3.6-27B) | 77,2 % | dichtes 27B-Modell über Alibabas eigenem 397B-Flaggschiff |
Benchmark-Werte stammen von den Anbietern oder unabhängigen Auswertungen und sind untereinander nur bedingt vergleichbar.