Qwen3.8-27B

Alibaba傘下のQwen Teamが2026年8月14日にリリースした、27.78Bパラメータのdense(非MoE)モデル。Hugging FaceにQwen/Qwen3.8-27B(および量子化版Qwen/Qwen3.8-27B-FP8)として公開されており、ライセンスはApache 2.0。オープンウェイトLLM MOCの一員。

アーキテクチャ

  • 64層のdense構成(MoEではない)。Gated DeltaNetとGated Attentionを組み合わせた設計。
  • ネイティブなvision-language対応で、画像・動画を直接理解できるマルチモーダルモデル。
  • チャットテンプレートでthinking(推論過程を出す)/no-thinking(即答)を切り替え可能。thinkingを使う場合もreasoning_effortをxhigh(デフォルト)/medium/lowの3段階で調整できる。

コンテキスト長

ネイティブで262,144トークン、YaRNによる拡張で最大1,000,000トークンまで扱える。ホスト版(Alibaba提供のAPI/サービス)ではデフォルトで1Mコンテキストが有効になるとの情報がある。

Qwen3.5系列との関係

Qwen3.5をアーキテクチャ基盤とした後継モデル。Qwen3.6-27B→Qwen3.7-Plus→Qwen3.8という連番で進化しており、Qwen公式のベンチマークでは同世代の中で最も能力が高いモデルと位置づけられている。コーディング・専門的作業・研究・長時間稼働のエージェントタスクで前世代からの伸びが大きいとされる。

ベンチマークについて(要検証)

Qwen公式評価(Claude Codeハーネス使用、temperature 1.0/top-p 0.95/256Kコンテキスト)として、SWE-bench Pro・OSWorld・Terminal-Bench・DeepSWE・NL2Repo-Benchなどでの数値がいくつかのサイトで報告され、一部項目(SWE-bench Pro、QwenSWEBench、LiveCodeBench v6、OSWorld、AndroidWorld)でClaude Opus 4.6 Maxを上回ったとされる一方、Terminal-BenchやNL2Repo-BenchではOpus優位との報告もある。ただしこれらの数値の出典はlocal-ai-zone.github.io・lovableapp.org・emergent.sh・nxcode.ioなどの二次的なサイトが中心で、Qwen公式のリリースノート/テクニカルレポートで直接確認できていない。正確な数値を引用する際はQwen公式ソースでの裏取りが必要。

AMDでのDay 0サポート

AMDはリリース当日にQwen3.8-27Bのローカル実行サポートを発表した。AMD Ryzen AI Max+ 395で最大24.5 tokens/sec、AMD Radeon AI PRO R9700(単体)で最大51.8 tokens/secという初期テスト結果が報告されている。

オープンウェイトLLMの中での位置づけ

27.78Bのdenseモデルで、比較的軽量(単一GPU〜ハイエンドPCで動く規模)なライセンス緩め(Apache 2.0)な選択肢。Kimi K3やKimi K2.6のような兆パラメータ級MoEとは対照的な「小さくても賢い」路線に位置する。

出典

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作成日時: 2026-08-16 12:48 / 更新日時: 2026-08-16 12:48