Pot rula Qwen3.8 27B local?

Da, greutățile sunt deschise și publicate pe Hugging Face la Qwen/Qwen3.8-27B, compatibile cu vLLM, SGLang și Hugging Face Transformers. La 27 miliarde de parametri vei avea nevoie de VRAM substanțial; verifică ghidul VRAM linkat mai jos înainte de descărcare.

Cât costă și cât de mare este contextul?

Prin API modelul costă 0,04 USD pe milion de tokeni de intrare și 2,30 USD pe milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de un milion de tokeni. Rularea locală nu are cost per token în afară de hardware-ul propriu.

Ce îl face diferit față de modelele Qwen anterioare?

Qwen3.8 este descris ca cea mai capabilă generație din familia de modele deschise Qwen până acum, cu îmbunătățiri particulare la execuția agentului, înțelegerea vizual-limbaj inclusiv video și noul sistem flexibil de control al gândirii care permite reglarea profunzimii raționamentului la cerere.

▲

36.4%

săptămâna aceasta

Qwen3.8 27B

8839°

#llm #qwen #viziune #video #raționament #programare

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Qwen | 1,000,000 token context | $0.24/M input, $2.20/M output. Qwen3.8 27B is an open-weight dense vision-language model from Qwen. It is suited for coding, professional workflows, research, multimodal interaction, and long-running agent tasks, with flexible thinking that can be enabled or disabled.

Ghiduri pentru acest model

Cum să instalezi Ollama și să rulezi un AI local (Windows, Mac, Linux)

Ollama vs LM Studio (2026): ce aplicație AI locală să folosești și ce modele de top rulează fiecare

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Qwen3.8 27B este un model dens vizual-limbaj cu greutăți deschise de la Qwen, care gestionează text, imagini și video într-o fereastră de context ce se întinde până la un milion de tokeni. Se încadrează într-o clasă de mărime practică pentru găzduire proprie, oferind o profunzime reală de raționament, cu modul de gândire activat implicit și reglabil la cerere. Este potrivit pentru dezvoltatori și cercetători care doresc un agent multimodal capabil pe care să îl poată implementa singuri.

Cunoscut pentru

Control flexibil al gândirii: activare, dezactivare sau reglare a profunzimii raționamentului la cerere.
Înțelegere nativă a imaginilor și videoclipurilor, inclusiv documente și diagrame STEM.
Planificare autonomă puternică pentru sarcini agentice pe termen lung și cu mai mulți pași.
Fereastră de context de un milion de tokeni disponibilă prin API-ul găzduit Qwen Cloud.
Greutăți deschise compatibile cu vLLM, SGLang și Hugging Face Transformers.

Atenție la

Contextul nativ este de 262.144 tokeni; fereastra completă de 1M necesită serviciul găzduit Qwen Cloud, nu rulare locală.
Ieșirea costă 2,30 USD pe milion de tokeni prin API, ceea ce se adună rapid la rulări agentice lungi.
La 27 miliarde de parametri, implementarea locală necesită VRAM semnificativ; verifică hardware-ul înainte de descărcare.

Cel mai bun pentru

Programare

Agenți și utilizare unelte

Raționament

Viziune

Rulează local

Sugestii de încercat

Depanează o buclă agentică care eșuează

Am un agent Python care apelează o unealtă de căutare, parsează rezultatul și decide dacă să apeleze din nou. După două iterații se oprește mereu, chiar dacă sarcina nu este terminată. Iată codul buclei: [paste your code]. Identifică de ce iese prea devreme și rescrie bucla să continue până când sarcina este cu adevărat completă sau se atinge limita de zece apeluri.

Analizează un diagram sau grafic

Atașez un diagram tehnic. Descrie ce arată, identifică relații sau fluxuri între componente, semnalează orice pare inconsistent sau neobișnuit și sugerează două întrebări pe care un expert în domeniu ar trebui să le pună despre el.

Planifică o sarcină de cercetare cu mai mulți pași

Trebuie să înțeleg stadiul actual al comercializării bateriilor solide: cine sunt principalii producători, care sunt principalele blocaje tehnice rămase și care blocaje sunt aproape rezolvate. Împarte asta într-un plan de cercetare pas cu pas, apoi parcurge fiecare pas și oferă o sinteză concisă la final.

Compară cu

Qwen3.7 Flash
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.03/M intrare, $0.13/M ieșire
Qwen3.8 Max (0902)
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $2.00/M intrare, $6.00/M ieșire
Qwen3.8 Omni Flash
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.15/M intrare, $0.47/M ieșire
Qwen3.5 Plus 2026-02-15
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.26/M intrare, $1.56/M ieșire

Mai multe modele text de la qwen

Întrebări frecvente

Pot rula Qwen3.8 27B local?: Da, greutățile sunt deschise și publicate pe Hugging Face la Qwen/Qwen3.8-27B, compatibile cu vLLM, SGLang și Hugging Face Transformers. La 27 miliarde de parametri vei avea nevoie de VRAM substanțial; verifică ghidul VRAM linkat mai jos înainte de descărcare.
Cât costă și cât de mare este contextul?: Prin API modelul costă 0,04 USD pe milion de tokeni de intrare și 2,30 USD pe milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de un milion de tokeni. Rularea locală nu are cost per token în afară de hardware-ul propriu.
Ce îl face diferit față de modelele Qwen anterioare?: Qwen3.8 este descris ca cea mai capabilă generație din familia de modele deschise Qwen până acum, cu îmbunătățiri particulare la execuția agentului, înțelegerea vizual-limbaj inclusiv video și noul sistem flexibil de control al gândirii care permite reglarea profunzimii raționamentului la cerere.

Verdictul căpitanului
Un model multimodal serios cu greutăți deschise, la o mărime pe care o poți găzdui chiar tu, cu gândire reglabilă.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #44 Hottest Text / LLM model · #44 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Tendința de popularitate a Qwen3.8 27B

Scor de căldură din 14 Aug 2026

Scor de popularitate

8,839°

Săptămâna aceasta

▲

36.4%

8,798° atunci, 8,839° acum

Luna aceasta

▲

428%

8,619° atunci, 8,839° acum

Ultimul an

n/a

Nu a fost lansat/urmărit

7,000°

Prag minim

Scara merge de la 0° la 9.999°. Tot ce este sub 7,000° este rezervat pentru modelele despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate: un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă la prag, iar măsurătorile umplu gradele de deasupra. Pragul nu spune nimic despre model; doar gradele de deasupra îl diferențiază de alte modele.

+1,553°

Tokeni OpenRouter

1,505,340,752,896 tokeni procesați de acest model prin OpenRouter în ultimele 30 de zile, împreună cu prompturile și răspunsurile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download în termenul de descărcări, 150,534 în total; tokenii ultimei zile se adaugă la rata de adoptare. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+286°

Rata de adoptare

Aproximativ 6,446 descărcări pe zi, măsurate între două citiri ale surselor, niciodată estimate dintr-o medie pe viață. Viteza cântărește un sfert din termenul descărcărilor, așa că o creștere recentă se vede fără să lase un vârf de o zi să depășească ani de utilizare.

Arată detalii

Fiecare număr de pe acest site poate fi verificat. Scorul de popularitate al acestui model este 8,839°, iar aici este construit pas cu pas, cu totalul acumulat după fiecare ingredient: pragul minim, gradele adăugate de fiecare sursă, bonusul pentru tipul modelului și ce scade vârsta greutăților. Culorile sunt benzile din graficul de mai sus. Glosarul de la final definește fiecare termen.

1
Începe de la prag.
De ce 7,000° și nu zero: scara merge de la 0° la 9.999°, iar partea de sub 7,000° este rezervată modelelor despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete și să nu depășească niciodată un model cu date. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate. Un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă aici; tot ce urmează este măsurare, iar spațiul de deasupra pragului conține zece pași de zece ori mai multe descărcări, fiecare la 300°. Pragul este același pentru toate modelele, deci nu decide nimic; gradele de deasupra fac diferența.
7,000°
total curent
2
Adaugă descărcările.
150,534 echivalente de descărcări în total, de la Tokeni OpenRouter. De zece ori descărcările adaugă același 300°, deci mărimea contează, dar nu domină scorul.
+1,553°
8,553°
total curent
3
Adaugă rata de adoptare.
Aproximativ 6,446 descărcări pe zi acum, măsurate între două citiri, cu un sfert din greutate.
+286°
8,839°
total curent
=
Scorul de căldură.
Unde se situează acest model pe fiecare listă de pe site. Nimic altceva nu îl ajustează.
8,839°

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Cum s-a schimbat popularitatea acestui model față de restul catalogului: creșterea lui în descărcări, aprecieri și utilizare în fiecare perioadă, comparată cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă, plus scorul său de căldură la momentul respectiv. Dacă e peste creșterea tipică, înseamnă că a crescut, dacă e sub, a scăzut. Istoricul se reconstruiește din totalurile de azi, prima zi a modelului și viteza lui de descărcare măsurată când sunt două citiri; un model care nu exista la începutul perioadei arată n/a.

Modele similare

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Qwen3.8 27B este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm qwen viziune video raționament programare agenți local

Răsfoiește după familia de modele