Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Alibaba · pașaport de model

Qwen: Qwen3.8 27B

qwen3-8-27b

Ponderi deschise
Licență Apache 2.0
27.8B parametri
1,000,000 context
Lansat 2026-08-05(repo HF creat)

General · LMArena: 1,438#89 din 396
Cea mai bună percentilă: 82.0WebDev Arena
Poziția în cohortă: 62.7mediană 59.8

Ce spun datele

Evaluat pe 9 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Neuniform: 51,1 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 82 pct pe WebDev Arena față de 30.9 pct pe Agent Arena.

WebDev Arena82 pct1,594Verifică →
Programare81.8 pct1,499Verifică →
Prompturi dificile78.8 pct1,461Verifică →
General77.8 pct1,438Verifică →
Urmarea instrucțiunilor76 pct1,424Verifică →
Vision Arena65.3 pct1,244Verifică →
ARC-AGI-259.6 pct42.4%Verifică →
Factuality Arena50 pct1,439Verifică →
Agent Arena30.9 pct-0.034Verifică →
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
GPQA DiamondNeevaluat
AIME (matematică)Neevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
LiveBenchNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

RepositoryQwen/Qwen3.8-27B

Parametri27.8B

ArhitecturăQwen3_5ForConditionalGeneration

LicențăApache 2.0

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "Qwen/Qwen3.8-27B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APIqwen/qwen3.8-27b

Lungime context1,000,000 tokeni

Ieșire maximă235,929 tokeni

Acceptătext, image, video

Preț intrare$0.24 per 1M tokeni

Preț intrare din cache$0.05 per 1M tokeni

Preț ieșire$2.20 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyInclude reasoningLogit biasLogprobsMax tokensMin-pPresence penaltyReasoningReasoning effortRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTool choiceTool callingTop-aTop-kTop logprobsTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen/qwen3.8-27b","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

qwen3.8-27b stands at 62.7 (raw mean 66.9) — measured on 9 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
qwen3.8-27b stands at 62.7 versus a cohort median of 59.8 across 192 models released within 180 days — above the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →