我可以本地執行 Qwen3.8 27B 嗎？

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.

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船長筆記

由 Captain 撰寫，內部編輯

2026-10-13 的筆記

Qwen3.8 27B 是 Qwen 推出的開放權重密集視覺語言模型，能在長達百萬標記的上下文視窗內處理文字、圖片與影片。它屬於實用的自我托管尺寸，具備真實的推理深度，預設開啟思考模式，且可依請求調整。適合想要自行部署且具備強大多模態代理能力的開發者與研究者。

以...聞名

靈活的思考控制：可依請求啟用、停用或調整推理深度。
原生圖片與影片理解，包括文件與 STEM 圖表。
強大的自主規劃能力，適合長期、多步驟代理任務。
透過託管 API 提供百萬標記上下文。
開放權重，兼容 vLLM、SGLang 與 Hugging Face Transformers。

注意

原生上下文為 262,144 標記；完整百萬視窗需使用託管的 Qwen Cloud 服務，無法自我托管。
API 輸出費用為每百萬標記 2.30 美元，長時間代理運行成本高。
27B 參數量需相當 VRAM，下載前請確認硬體規格。

最適合

可嘗試的提示詞

除錯失敗的代理迴圈

我有一個 Python 代理，呼叫搜尋工具、解析結果，並決定是否再次呼叫。兩次迭代後總是停止，即使任務尚未完成。這是迴圈程式碼：[貼上你的程式碼]。請找出為何過早退出，並重寫迴圈，讓它持續直到任務真正完成或達到十次呼叫的硬性上限。

分析圖表或圖示

我附上一張技術圖表。請描述它顯示的內容，辨識元件間的關係或流程，標示任何不一致或異常，並建議兩個領域專家應提出的問題。

規劃多步驟研究任務

我需要了解固態電池商業化的現況：主要製造商是誰、主要技術瓶頸為何，以及哪些瓶頸最接近解決。請分步驟制定研究計畫，然後逐步執行並在最後給我簡潔綜合。

比較

Qwen3.7 Flash
僅限 API 模型
1,000,000 代幣上下文 · $0.03/M 輸入，$0.13/M 輸出
Qwen3.8 Max (0902)
僅限 API 模型
1,000,000 代幣上下文 · $2.00/M 輸入，$6.00/M 輸出
Qwen3.8 Omni Flash
僅限 API 模型
1,000,000 代幣上下文 · $0.15/M 輸入，$0.47/M 輸出
Qwen3.5 Plus 2026-02-15
僅限 API 模型
1,000,000 代幣上下文 · $0.26/M 輸入，$1.56/M 輸出

更多來自 qwen 的文字模型

常見問題

我可以本地執行 Qwen3.8 27B 嗎？: 可以，權重已公開並發布於 Hugging Face 的 Qwen/Qwen3.8-27B，兼容 vLLM、SGLang 與 Hugging Face Transformers。27B 參數需大量 VRAM，下載前請參考下方 VRAM 指南。
費用與上下文長度是多少？: 透過 API，輸入每百萬標記 0.04 美元，輸出每百萬標記 2.30 美元，擁有百萬標記上下文視窗。自行本地執行則無額外標記費用，僅需自備硬體。
與早期 Qwen 模型有何不同？: Qwen3.8 被描述為迄今 Qwen 開放模型家族中最強大的一代，特別提升代理執行、視覺語言理解（含影片），並新增靈活思考控制系統，可依請求調整推理深度。

船長評語
一款可自行托管的嚴肅多模態代理模型，且思考深度可自由調整。

Hugging Face 上的模型卡

船長根據模型自身描述與模型卡撰寫這些筆記。價格與上下文大小為撰寫時提供者資料，可能會變動。

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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

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Qwen3.8 27B 熱度趨勢

熱度分數，自 14 Aug 2026 起

熱度分數

8,839°

本週

▲

36.4%

8,798° 當時，8,839° 現在

本月

▲

428%

8,619° 當時，8,839° 現在

過去一年

n/a

尚未發布/追蹤

7,000°

基準值

分數範圍是從 0° 到 9,999°。低於 7,000° 的部分是留給還沒被任何來源報告的模型，它們會有一個替代數字，讓列表保持完整。7,000° 是有測量數據開始的地方：有真實數據但幾乎沒下載的模型會在基準值，之後的度數才是測量結果。基準值本身不代表模型好壞，只有基準值以上的度數才會區分模型。

+1,553°

OpenRouter 代幣

此模型在過去30天內透過 OpenRouter 處理了 1,505,340,752,896 代幣，包含提示和回答。每 10,000,000 代幣算作一次下載，共 150,534 次；最後一天的代幣會加入採用率。來源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。

+286°

採用率

大約每天 6,446 次下載，根據兩次來源讀取間的變化計算，不是用整個生命週期平均。速度佔下載項目的四分之一，能反映新熱潮，但不會讓一天的爆量超過多年累積。

顯示詳細分析

這個網站上的每個數字都可以查證。這個模型的熱度分數是 8,839°，這裡會一步步拆解它的組成，每加一項就會顯示目前的總分：基準值、每個來源增加的度數、模型類型的加分，以及權重年齡帶來的扣分。顏色對應上方圖表的區間。最後的詞彙表會解釋每個術語。

1
從基準值開始。
為什麼是 7,000° 而不是零：分數範圍是 0° 到 9,999°，低於 7,000° 的部分是留給還沒被任何來源報告的模型，它們有替代數字，讓列表完整且不會超過有數據的模型。7,000° 是有測量數據開始的地方。有真實數據但幾乎沒下載的模型會在這裡；之後的度數是測量結果，基準值以上有十個十倍下載的階段，每階段增加 300°。基準值對所有模型都一樣，不會決定排名；真正區分模型的是基準值以上的度數。
7,000°
累計總和
2
加入下載量。
總共 150,534 個下載等值，來自 OpenRouter 代幣。下載量增加十倍會增加相同的 300°，所以大小很重要，但不會主導分數。
+1,553°
8,553°
累計總和
3
加入採用率。
目前大約每天 6,446 次下載，根據兩次讀取間的差異計算，權重是下載量的四分之一。
+286°
8,839°
累計總和
=
熱度分數。
這個模型在本網站所有排行榜上的位置。沒有其他因素會調整它。
8,839°

詞彙表：這裡使用的術語

熱度分數: 一個數字，表示模型目前的使用和需求程度，範圍從 0° 到 9,999°。本網站所有標示「最熱門」的排行榜都是依此排序，沒有其他排序依據。
底線: 每個有實際數據的模型起始於 7,000°。分數範圍是 0° 到 9,999°；底線以下保留給沒有數據的模型，確保有數據的模型總是排名較前。底線對所有人相同，不影響排名；超過底線的度數才是評分依據。
下載等值: 分數中視為下載的所有項目加總：下載本身、每個種子節點算 1,000、每張 AI Horde 圖像和每次生成網站的執行算一。
對數刻度: 以十為單位計數，不是以一為單位：從 1,000 到 10,000 下載增加的度數，和從 10,000 到 100,000 增加的度數相同。這樣能防止巨頭壓過其他模型。
喜歡數: 來自各來源的讚和喜歡，每個在對數刻度上算半個下載量。
採用率: 模型目前每天的下載次數，根據兩次來源讀取的差異計算。權重是下載量的四分之一。
實測與估算: 實測表示有兩個來源的讀數，且差異是真實的。估算表示只知道今天的總數，過去的數據則分散在模型的整個生命週期；網站會說明顯示的是哪一種。
種子節點: 指在線上保留權重檔案供他人透過種子下載的人，或是提供相同服務的鏡像站。每一個種子節點算作1,000次下載。
AI Horde: 一個志願者網絡，利用捐贈的電腦免費生成圖片。它用某模型生成的圖片數量是公開的，每張圖片算作一次下載。
生成網站: 自己托管模型並讓人使用它生成圖片的網站，例如PixAI、SeaArt和Yodayo。它們的下載量和Civitai一樣，每次生成算一次下載。
OpenRouter 代幣: 透過 API 提供的文字模型，如 Claude 或 GPT，沒有權重可下載，因此使用量以代幣計算：過去30天內透過 OpenRouter（許多應用使用的閘道）讀取和生成的文字片段。每 10,000,000 代幣算作一次下載。來源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
完整模型（檢查點）: 權重本身，是能獨立生成的檔案。它會有額外加分，因為其他附加檔案都依賴它。
LoRA和嵌入: 小型附加檔案，用來引導別人的權重走向某種風格、角色或概念。它們無法獨立運行。
家族與權重: 模型所建立的基礎，例如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每個模型都繼承其家族權重的發布日期。
年齡: 根據家族權重發布時間距今多久，扣除的度數：每年150°，最多750°。它會保留那些有多年累積下載的舊模型，防止它們從排行榜頂端消失。
家族加成: 針對本站目前推廣的某個家族的LoRA給予的小幅度限制加成，會在分解中顯示。
替代分數: 給尚無來源報告的模型一個穩定的最低分，讓列表保持完整。它永遠不會高於有數據的模型。
全新！(寬限期): 不到 7 天的新模型會顯示「全新！」而非分數，且不列入排名。分數從第一天開始計算，但一天大的模型成長最快，若不等待，週榜首將永遠是昨天剛出的模型，而非持續一週的。
趨勢: 模型在某段時間內的成長與典型模型同期成長的比較。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
典型模型: 目錄中的中間值：一半模型在該期間成長較快，一半較慢。