Qwen3.8 27B'yi yerel olarak çalıştırabilir miyim?

Evet, ağırlıklar açık ve Hugging Face'de Qwen/Qwen3.8-27B olarak yayımlandı, vLLM, SGLang ve Hugging Face Transformers ile uyumlu. 27 milyar parametreyle önemli VRAM gerekir; indirmeden önce aşağıdaki VRAM rehberini kontrol edin.

Maliyeti nedir ve bağlam uzunluğu ne kadardır?

API üzerinden model giriş için milyon token başına 0,04$ ve çıktı için milyon token başına 2,30$ ücretlendirilir, bağlam penceresi bir milyon tokendır. Yerelde çalıştırmanın token başına ek maliyeti yoktur, sadece donanımınızın maliyeti vardır.

Bunu önceki Qwen modellerinden farklı kılan nedir?

Qwen3.8, Qwen açık model ailesindeki şimdiye kadarki en yetenekli nesil olarak tanımlanır; ajan yürütme, görsel-dil anlayışı (video dahil) ve isteğe bağlı akıl yürütme derinliği ayarı sunan esnek düşünme kontrol sistemi gibi özel geliştirmeler içerir.

▲

36.4%

bu hafta

Qwen3.8 27B

8839°

#llm #qwen #görüş #video #akıl yürütme #kodlama

Modeli çalıştır

Teklifler / Reklamlar

OpenRouter Terminal / API

Token başına ödeme

Bu modelle tarayıcıda sohbet edin veya tek bir API anahtarıyla kodunuzdan çağırın.

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.

Bu model için rehberler

Ollama Nasıl Kurulur ve Yerel AI Nasıl Çalıştırılır (Windows, Mac, Linux)

Ollama vs LM Studio (2026): Hangi Yerel AI Uygulamasını Kullanmalı ve Her Biri Hangi Üst Modelleri Çalıştırıyor

Kullanım Amacına Göre En İyi Yerel LLM (Ekim 2026): Her İş İçin Doğru Açık Model

Yerel AI için aslında ne kadar VRAM gerekiyor?

GGUF dosyası nedir? Kuantize modellerin açıklaması (Q4, Q8, fp8, NF4)

Tüm rehberler

Kaptanın notları

Captain tarafından yazıldı, ev editörü

2026-10-13 tarihli notlar

Qwen3.8 27B, Qwen tarafından yayımlanan açık ağırlıklı yoğun görsel-dil modelidir; metin, görüntü ve videoyu bir milyon tokenlık bağlam penceresinde işler. Kendi sunucunuzda çalıştırmak için pratik bir boyut sınıfında yer alır ve gerçek akıl yürütme derinliği taşır; düşünme modu varsayılan açık ve isteğe bağlı olarak ayarlanabilir. Kendi sunucusunda çalıştırmak isteyen geliştiriciler ve araştırmacılar için uygundur.

İle tanınır

Esnek düşünme kontrolü: akıl yürütme derinliğini isteğe bağlı açıp kapatabilir veya ayarlayabilirsiniz.
Yerel görüntü ve video anlayışı, belgeler ve STEM diyagramları dahil.
Uzun vadeli, çok adımlı ajan görevleri için güçlü özerk planlama.
Barındırılan API üzerinden bir milyon tokenlık bağlam mevcut.
vLLM, SGLang ve Hugging Face Transformers ile uyumlu açık ağırlıklar.

Dikkat et

Yerel bağlam 262.144 token; tam 1M pencere barındırılan Qwen Cloud hizmeti gerektirir, kendi sunucunuzda değil.
API üzerinden çıktı maliyeti milyon token başına 2,30$; uzun ajan çalışmaları hızla maliyetli olabilir.
27 milyar parametreyle yerel dağıtım için anlamlı VRAM gerekir; indirmeden önce donanımınızı kontrol edin.

En iyi

Kodlama

Ajanlar ve araç kullanımı

Muhakeme

Görsel

Yerel çalışır

Denenecek istemler

Başarısız ajan döngüsünü hata ayıkla

Python ajanım bir arama aracı çağırıyor, sonucu ayrıştırıyor ve tekrar çağırıp çağırmamaya karar veriyor. İki iterasyondan sonra görev tamamlanmamış olsa bile hep duruyor. İşte döngü kodu: [kodunuzu yapıştırın]. Neden erken çıktığını belirleyin ve döngüyü görev gerçekten tamamlanana veya on çağrı sınırına ulaşana kadar devam edecek şekilde yeniden yazın.

Bir diyagram veya grafiği analiz et

Teknik bir diyagram ekliyorum. Ne gösterdiğini tanımla, bileşenler arasındaki ilişkileri veya akışları belirt, tutarsız veya olağandışı görünenleri işaretle ve bir alan uzmanının sorması gereken iki soruyu öner.

Çok adımlı araştırma görevi planla

Katı hal pil ticarileşmesinin mevcut durumunu anlamam gerekiyor: önde gelen üreticiler kimler, ana teknik darboğazlar neler ve hangi darboğazlar çözülmeye en yakın. Bunu adım adım bir araştırma planına böl, sonra her adımı çalış ve sonunda özlü bir sentez ver.

İle karşılaştır

Qwen3.7 Flash
Sadece API modeli
1,000,000 token bağlam · $0.03/M girdi, $0.13/M çıktı
Qwen3.8 Max (0902)
Sadece API modeli
1,000,000 token bağlam · $2.00/M girdi, $6.00/M çıktı
Qwen3.8 Omni Flash
Sadece API modeli
1,000,000 token bağlam · $0.15/M girdi, $0.47/M çıktı
Qwen3.5 Plus 2026-02-15
Sadece API modeli
1,000,000 token bağlam · $0.26/M girdi, $1.56/M çıktı

qwen tarafından daha fazla metin modeli

İnsanların sorduğu sorular

Qwen3.8 27B'yi yerel olarak çalıştırabilir miyim?: Evet, ağırlıklar açık ve Hugging Face'de Qwen/Qwen3.8-27B olarak yayımlandı, vLLM, SGLang ve Hugging Face Transformers ile uyumlu. 27 milyar parametreyle önemli VRAM gerekir; indirmeden önce aşağıdaki VRAM rehberini kontrol edin.
Maliyeti nedir ve bağlam uzunluğu ne kadardır?: API üzerinden model giriş için milyon token başına 0,04$ ve çıktı için milyon token başına 2,30$ ücretlendirilir, bağlam penceresi bir milyon tokendır. Yerelde çalıştırmanın token başına ek maliyeti yoktur, sadece donanımınızın maliyeti vardır.
Bunu önceki Qwen modellerinden farklı kılan nedir?: Qwen3.8, Qwen açık model ailesindeki şimdiye kadarki en yetenekli nesil olarak tanımlanır; ajan yürütme, görsel-dil anlayışı (video dahil) ve isteğe bağlı akıl yürütme derinliği ayarı sunan esnek düşünme kontrol sistemi gibi özel geliştirmeler içerir.

Kaptanın kararı
Gerçekten barındırabileceğiniz boyutta ciddi bir açık ağırlıklı çok modlu ajan modeli, düşünme derinliğini ayarlayabilirsiniz.

Hugging Face'de model kartı

Kaptan bu notları modelin kendi açıklaması ve model kartından yazıyor. Fiyatlar ve bağlam boyutları yazım anındaki sağlayıcıya aittir ve değişebilir.

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

Qwen3.8 27B popülerlik eğilimi

14 Aug 2026 tarihinden beri ısı puanı

Isı puanı

8,839°

Bu hafta

▲

36.4%

8,798° o zaman, 8,839° şimdi

Bu ay

▲

428%

8,619° o zaman, 8,839° şimdi

Geçen yıl

n/a

Henüz yayınlanmadı/izlenmedi

7,000°

Taban

Ölçek 0° ile 9.999° arasında. 7,000° altındaki her şey, henüz hiçbir kaynağın raporlamadığı modeller için ayrılmıştır ve listelerin tamamlanması için orada bir geçici sayı bulunur. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir: gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan bir model tabanda durur ve ölçümler üstündeki dereceleri doldurur. Taban model hakkında hiçbir şey söylemez; sadece üstündeki dereceler söyler ve modelleri birbirinden ayıran budur.

+1,553°

OpenRouter tokenları

Bu model son 30 günde OpenRouter üzerinden 1,505,340,752,896 token işledi, istemler ve yanıtlar birlikte. Her 10,000,000 token bir indirme olarak sayılır, toplam 150,534; son günün tokenları benimsenme oranına katılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+286°

Benimsenme oranı

Kaynakların iki ölçümü arasındaki sürede günlük yaklaşık 6,446 indirme. Ömür boyu ortalamadan tahmin edilmez. Hız indirme teriminin dörtte biri kadar önemlidir, böylece yeni bir artış görünür ama bir günlük sıçrama yılların kullanımını geçemez.

Detaylı dökümü göster

Bu sitedeki her sayı kontrol edilebilir. Bu modelin ısı skoru 8,839° ve burada her bir bileşen tek tek eklenerek, her adımda toplam gösterilerek oluşturuluyor: taban, her kaynağın eklediği derece, model türü için bonus ve ağırlıkların yaşı nedeniyle çıkarılan derece. Renkler yukarıdaki grafiğin bantlarıdır. Sonundaki sözlük her terimi tanımlar.

1
Tabandan başla.
Neden 7,000° sıfır değil: Ölçek 0° ile 9.999° arasında ve 7,000° altı henüz raporlanmamış modeller için ayrılmıştır, orada geçici bir sayı bulunur ve listeler tamamlanır, verisi olan bir modelin önünde asla sıralanmaz. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir. Gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan model burada durur; sonraki her şey ölçümdür ve tabanın üstünde on kez on kat artış için 300°'lik adımlar vardır. Taban her model için aynıdır, yani karar vermez; üstündeki dereceler karar verir.
7,000°
toplamda
2
İndirmeleri ekle.
Toplamda OpenRouter tokenları kaynaklardan 150,534 indirme eşdeğeri. İndirmelerin on katı aynı 300° ekler, yani boyut önemli ama puanı tek başına belirlemez.
+1,553°
8,553°
toplamda
3
Benimsenme oranını ekle.
Şu anda günde yaklaşık 6,446 indirme, iki ölçüm arasındaki farkla hesaplanır, ağırlığı indirmenin dörtte biri.
+286°
8,839°
toplamda
=
Isı puanı.
Bu modelin bu sitedeki her listede nerede durduğunu gösterir. Başka hiçbir şey bunu değiştirmez.
8,839°

Terimler: burada kullanılan ifadeler

Isı puanı: Bir modelin şu anda ne kadar kullanıldığı ve istendiğini gösteren tek sayı, 0° ile 9.999° arasında. Bu sitedeki en sıcak modeller listeleri buna göre sıralanır, başka hiçbir şeyle değil.
Taban: Gerçek verisi olan her modelin başladığı 7.000°. Ölçek 0° ile 9.999° arasında; tabanın altı veri olmayan modeller için ayrılmıştır, böylece veri olan model her zaman veri olmayanın üstünde yer alır. Taban herkes için aynıdır ve karar vermez; üzerindeki derece ölçümdür.
İndirme eşdeğerleri: Puanın indirme olarak saydığı her şeyin toplamı: indirmeler, her torrent seed'ı 1.000 olarak, her AI Horde resmi ve her jenerasyon sitesindeki çalışma bir olarak sayılır.
Logaritmik ölçek: Onluk sayma, bire bir değil: 1.000'den 10.000'e çıkmak, 10.000'den 100.000'e çıkmakla aynı dereceyi ekler. Devlerin diğerlerini gölgelemesini engeller.
Beğeniler: Her kaynaktan gelen beğeni ve onaylar, logaritmik ölçekte bir indirmenin yarısı değerinde.
Benimsenme oranı: Bir modelin şu anda günde kaç indirme aldığı, bir kaynağın iki ölçümü arasındaki farktan hesaplanır. İndirme teriminin dörtte biri ağırlığında.
Ölçülen ve tahmin edilen: Ölçülen, bir kaynaktan iki okuma olduğu ve farkın gerçek olduğu anlamına gelir. Tahmin edilen ise sadece bugünün toplamının bilindiği ve geçmişin modelin ömrü boyunca dağıtıldığı anlamına gelir; site hangisini gösterdiğini belirtir.
Seeder: Ağırlıkların bir kopyasını torrent üzerinden başkalarının indirebilmesi için çevrimiçi tutan biri veya aynı işi yapan barındırılan bir ayna. Her biri 1.000 indirme olarak sayılır.
AI Horde: Bağışlanan bilgisayarlarda ücretsiz olarak görüntü üreten gönüllü bir ağ. Bir modelle yaptığı görüntü sayısı açıktır ve her biri bir indirme olarak sayılır.
Üretim siteleri: Kendi modellerinin kopyalarını barındıran ve insanların bunlarla üretim yapmasına izin veren siteler, örneğin PixAI, SeaArt ve Yodayo. İndirmeleri Civitai gibi sayılır ve her üretim bir indirme olarak kabul edilir.
OpenRouter tokenları: Claude veya GPT gibi API üzerinden sunulan bir metin modelinin indirilecek ağırlıkları yoktur, bu yüzden kullanımı tokenlarla ölçülür: son 30 günde OpenRouter üzerinden okuduğu ve yazdığı metin parçaları. Her 10,000,000 token bir indirme sayılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Tam model (checkpoint): Ağırlıkların kendisi, kendi başına üretim yapan dosya. Eklentilerin buna bağlı olması nedeniyle ekstra puan alır.
LoRA ve embedding: Başkasının ağırlıklarını belirli bir stile, karaktere veya konsepte yönlendiren küçük eklenti dosyaları. Tek başlarına çalışamazlar.
Aile ve ağırlıklar: Bir modelin üzerine kurulduğu temel, örneğin SD 1.5, SDXL, Flux veya Wan. Her model ailesinin ağırlıklarının yayın tarihini miras alır.
Yaş: Ailenin ağırlıklarının ne kadar önce çıktığına göre çıkarılan derece: yılda 150°, maksimum 750°. Yıllar içinde biriken eski indirmeleri listenin en üstünde tutar.
Aile desteği: Bu sitenin şu anda desteklediği bir ailenin LoRA'ları için küçük, sınırlı bir destek, her zaman detaylarda listelenir.
Yer tutucu puan: Henüz hiçbir kaynaktan rapor almamış bir modele verilen tabanın altındaki sabit bir sayı, böylece listeler eksiksiz kalır. Hiçbir zaman veri olan bir modelin üstünde sıralanmaz.
Yeni! (hoşgörü süresi): 7 günden daha yeni modeller puan yerine Yeni! gösterir ve sıralamada yer almaz. Puanları ilk günden hesaplanır, ancak bir günlük model her şeyden hızlı büyür, bu yüzden beklemeden haftanın #1'i her zaman dün çıkan model olurdu, haftalarca dayanmış olan değil.
Trend: Bir modelin belli bir dönemdeki büyümesinin, aynı dönemdeki tipik model büyümesiyle karşılaştırılması. Tipikten hızlıysa yükseliş, yavaşsa düşüş olarak okunur.
Tipik model: Kataloğun ortası: rakamı olan modellerin yarısı dönemde daha hızlı büyüdü, yarısı daha yavaş.

Bu modelin popülerliğinin katalogdaki diğer modellere göre nasıl değiştiği: her dönemdeki indirme, beğeni ve kullanım artışı, aynı dönemde tipik bir modelin büyümesiyle karşılaştırılarak ve o zamanki ısı puanıyla ölçülür. Tipik büyümenin üstü artış, altı düşüş olarak okunur. Geçmiş, bugünkü toplamlar, modelin ilk günü ve ölçülen indirme hızı kullanılarak yeniden oluşturulur; iki ölçüm varsa; bir dönemin başında var olmayan model için n/a gösterilir.

Benzer Modeller

Görsel, Video ve Metin Üretimi için Yapay Zeka Modelleri

Qwen3.8 27B, açık kaynak yapay zeka görsel, video ve metin modellerinin salt okunur kataloğu ModelTrends.ai'de listelenen Text / LLM ailesine ait bir metin modeli modelidir. Diğer Text / LLM modelleriyle karşılaştırın ve trendini görmek için popülerlik puanına bakın.

Daha fazla Text / LLM modeli Daha fazla Text / LLM Metin / LLM llm qwen görüş video akıl yürütme kodlama ajanlar yerel

Model Ailesine Göre Göz At