Qwen3.8-27B

Fiche modèle · Alibaba Cloud / Qwen Team · qwen3.8-27b

Qwen3.8-27B is a dense 27.78-billion-parameter multimodal foundation model for coding, professional work, research, and long-horizon agents. It natively understands text, images, and video, supports configurable thinking effort and preserved reasoning across turns, and uses a 64-layer hybrid architecture with repeating Gated DeltaNet and full-attention blocks. Its native context window is 262,144 tokens and can be extended to approximately 1 million tokens. The open weights are released under Apache 2.0 and support Transformers, vLLM, SGLang, and TokenSpeed.

Fiches modèles

Identité

Organisation	Alibaba Cloud / Qwen Team
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2026-08-14
Licence	apache 2.0
Licence commerciale	oui
Licence open source	oui
Poids ouverts	oui
Auto-hébergement (DGX Spark)	oui — ≤ 107 Md (Q8/FP8)
Modalités	image\|text\|video
Fenêtre de contexte	262 144
KV cache / token (Q8)	131.1 ko/token
Paramètres totaux	27.8 B
Paramètres actifs (session)	27.8 B
Source des paramètres actifs	actifs = total (modèle dense, config HF (Qwen/Qwen3.8-27B)) ; total : config Hugging Face (Qwen/Qwen3.8-27B)
Curation des paramètres actifs	2026-11-04
Prix par session	1.00 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	8.40 $ (est.)
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	—
Créé le	2026-08-14T16:00:35.294431Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:05:11.851195Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/qwen3.8-27b

Tokens/tâche

IA Act — preuves fournisseur

ICA 42/100 · open source · seuil systémique inconnu

Critère	Note / 5	Poids
Documentation technique	2,5	5 %
Résumé des données d'entraînement	2,5	35 %
Conformité droit d'auteur	2,5	35 %
Code of Practice GPAI	1,2	20 %
Risque systémique	0,0	5 %

Curation : 2026-10-21.

IA Act

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : souverain — via AKI.IO (cortecs, eurouter), Arkane (cortecs), Berget AI AB (cortecs, eurouter), Entrim (cortecs, eurouter), IONOS Cloud (cortecs, eurouter), Infomaniak (infomaniak), OVHcloud (cortecs, eurouter, ovh), Regolo (eurouter), Scaleway (cortecs, eurouter, scaleway), Tensorix (cortecs, eurouter).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Fournisseur	Source	Souveraineté	Entrée (/M tok)	Sortie (/M tok)	Quantification	Contexte	Latence (s)	Débit (tok/s)	Statut
AKI.IO	cortecs, eurouter	souverain	0.17 $	0.73 $	fp16	262 144	—	—	—
Arkane	cortecs	souverain	0.10 $	1.01 $	—	1 000 000	—	—	—
Berget AI AB	cortecs, eurouter	souverain	0.45 $	3.37 $	fp8	262 000 / 262 144	—	—	—
Entrim	cortecs, eurouter	souverain	0.10 $	0.40 $	fp8	262 144	—	—	—
IONOS Cloud	cortecs, eurouter	souverain	0.45 $	3.03 $	int4	262 000 / 262 144	—	—	—
Infomaniak	infomaniak	souverain	0.49 $	3.67 $	fp8	100 000	—	—	—
OVHcloud	cortecs, eurouter, ovh	souverain	0.45 $	3.03 $	fp8	262 000 / 262 144	—	—	—
Regolo	eurouter	souverain	—	—	—	262 144	—	—	—
Scaleway	cortecs, eurouter, scaleway	souverain	0.67 $	3.70 $	—	256 000 / 262 000 / 262 144	—	—	—
Tensorix	cortecs, eurouter	souverain	0.40 $	2.42 $	fp8	262 144	—	—	—
DeepInfra	llm-stats	non	0.40 $	3.00 $	—	—	—	—	active
FriendliAI	llm-stats	non	—	—	—	—	—	—	active
Melious	eurouter	non	—	—	—	262 144	—	—	—

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
instruction_following	0.80
math	0.60
multimodal	0.70
physics	0.90
productivity	0.50
reasoning	0.70
spatial_reasoning	0.80
structured_output	0.90
general	0.70
agents	0.60
biology	0.90
chemistry	0.90
code	0.50
tool_calling	0.60
vision	0.70

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
agents-last-exam	agents	0.43	1.00	0.43	non	oui	2026-11-04T06:05:11.886959Z
androidworld	agents	0.82	1.00	0.82	non	oui	2026-11-04T06:05:11.909571Z
babyvision	vision	0.86	1.00	0.86	non	oui	2026-11-04T06:05:11.928520Z
charxiv-r	reasoning	0.90	1.00	0.90	non	oui	2026-11-04T06:05:11.931651Z
claw-eval-mm	agents	0.57	1.00	0.57	non	oui	2026-11-04T06:05:11.915814Z
coworkbench	agents	0.71	1.00	0.71	non	oui	2026-11-04T06:05:11.876196Z
deepswe-1.1	code	0.42	1.00	0.42	non	oui	2026-11-04T06:05:11.863414Z
erqa	vision	0.66	1.00	0.66	non	oui	2026-11-04T06:05:11.941665Z
gpqa	reasoning	0.89	1.00	0.89	non	oui	2026-11-04T06:05:11.893154Z
humanity's-last-exam	reasoning	0.31	1.00	0.31	non	oui	2026-11-04T06:05:11.896100Z
ifbench	instruction_following	0.80	1.00	0.80	non	oui	2026-11-04T06:05:11.890143Z
job-bench	agents	0.33	1.00	0.33	non	oui	2026-11-04T06:05:11.879287Z
livecodebench-v6	reasoning	0.90	1.00	0.90	non	oui	2026-11-04T06:05:11.899535Z
mathvision	math	0.95	1.00	0.95	non	oui	2026-11-04T06:05:11.925488Z
nl2repo	code	0.42	1.00	0.42	non	oui	2026-11-04T06:05:11.860504Z
omnidocbench-1.5	vision	0.91	1.00	0.91	non	oui	2026-11-04T06:05:11.934611Z
osworld-verified	multimodal	0.84	1.00	0.84	non	oui	2026-11-04T06:05:11.903106Z
qwen-swe-bench	code	0.79	1.00	0.79	non	oui	2026-11-04T06:05:11.870600Z
realworldqa	vision	0.86	1.00	0.86	non	oui	2026-11-04T06:05:11.938260Z
recreationbench	agents	0.47	1.00	0.47	non	oui	2026-11-04T06:05:11.912611Z
swe-bench-multimodal	reasoning	0.39	1.00	0.39	non	oui	2026-08-14T17:15:24.688717Z
swe-bench-pro	reasoning	0.62	1.00	0.62	non	oui	2026-11-04T06:05:11.857520Z
swe-mm	code	0.39	1.00	0.39	non	oui	2026-11-04T06:05:11.919118Z
terminal-bench-2.1	reasoning	0.73	1.00	0.73	non	oui	2026-11-04T06:05:11.854342Z
vision2web	code	0.63	1.00	0.63	non	oui	2026-11-04T06:05:11.922260Z
webarena-verified	agents	0.65	1.00	0.65	non	oui	2026-11-04T06:05:11.906179Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
multimodal	12	0.70	35.97	9	trueskill	2026-11-04T08:08:46.488887Z	rankings
agents	45	—	29.46	12	trueskill	2026-10-19	model_history
code	54	—	30.18	7	trueskill	2026-10-19	model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04