Qwen3.8-27B вышла с открытыми весами и контекстом до миллиона токенов

Qwen выпустила открытые веса Qwen3.8-27B — плотной мультимодальной модели на 27 млрд параметров. Она работает с текстом, изображениями и видео, а разработчики позиционируют её как модель для кодинга и офисных сценариев.

Нативное контекстное окно составляет 262 тысячи токенов. Через YaRN его можно расширить до миллиона. По внутренним тестам Qwen, модель опережает Qwen3.7-Plus в большинстве представленных задач кодинга, офисной работы и компьютерного управления, но уступает ей в части общих и визуальных тестов. Независимых оценок пока мало.

Главная новость здесь в сочетании масштаба и условий распространения. 27 млрд параметров — уровень, с которым уже можно строить локальные и частные решения без обязательной привязки к закрытому API. Qwen3.8-27B распространяется по лицензии Apache 2.0, которая разрешает коммерческое использование, модификацию и собственное развёртывание в рамках её условий.

Четырёхбитные сборки занимают примерно 17–19 ГБ. Практически это означает Mac с 24 ГБ объединённой памяти или видеокарту с 24 ГБ VRAM при умеренном контексте. Q8 занимает около 31 ГБ, а BF16 — около 56 ГБ только под модель; кеш контекста и служебные расходы требуют дополнительной памяти. Для 24 ГБ разумно начинать с контекста 16–32K, а режимы 262K и 1 млн токенов рассчитывать отдельно.

Одновременно опубликованы веса Qwen3.8-2.4T-A95B — текстовой MoE-модели с 2,4 трлн параметров, из которых активны около 95 млрд. Это отдельный серверный сценарий: открытая версия работает только с текстом и всегда включает режим рассуждения. Веса распространяются по отдельной лицензии Qwen3.8-Max вместо Apache 2.0; для крупных коммерческих продуктов и некоторых ИИ-сервисов действуют дополнительные условия.

Открытые модели уже занимают место полноценных компонентов ИИ-инфраструктуры. Команда получает выбор между локальным развёртыванием и внешним API для каждого конкретного сценария.

Следующий шаг

Qwen3.6-35B-A3B в опенсорсе — 3 миллиарда активных параметров и кодинг на уровне гигантов

Связанные материалы

• Статья: MiniMax Music 3: модель с открытыми весами и практический подход к промптингу
• Блог: Qwen3.5-Omni от Alibaba — модель, которая видит, слышит и говорит. И это не демо
• База знаний: Контекст-инжиниринг — как собирать рабочий контекст для моделей нового поколения

Если вы выбираете модель для локальной инфраструктуры или агентного контура, имеет смысл отдельно оценить требования к железу и правила работы с данными.

Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov