Qwen3.8 27B
Um modelo Qwen de pesos abertos com 27 bilhões de parâmetros sob a licença Apache 2.0, com cerca de 7.8 milhões de downloads no Hugging Face. Fica bem abaixo dos modelos de ponta em testes difíceis, mas o tamanho e a licença o tornam uma escolha comum para hospedar por conta própria.
Alibaba (Qwen)Modelo de linguagemLançado em agosto de 2026Dados conferidos em 18 de outubro de 2026
Este modelo não está no ranking atual das pessoas: ou é novo e ainda está juntando votos, ou ficou abaixo do top 12. Veja o ranking de IA para os modelos mais bem avaliados.
No papel
Rankings de testes fixos da aba de benchmarks: Velocidade #21, Raciocínio #23.
Pontos fortes e fracos
- Licença Apache 2.0, então pode ser usado comercialmente e modificado livremente
- 42.4% no ARC-AGI-2 no nível de esforço mais alto
- Barato quando hospedado pela Alibaba Cloud ($0.50 / $3 por milhão de tokens)
- Artificial Analysis Intelligence Index baixo (33.7) e fraco em tarefas de agente no terminal (5.6% no Terminal-Bench 4.0)
- Perto do fim desta lista em escrita criativa na LMArena
Ideal para
- Hospedar por conta própria com uma licença permissiva
- Uso privado e offline
- Experimentos de baixo custo
Todas as notas que temos
Cada barra compara este modelo com o melhor resultado de qualquer modelo desta página no mesmo teste.
- LMArena, arena de texto (votos humanos)1.437,8Pontuação na Arena 1437.8 (IC 95% 1432.6 a 1442.9); 23,294 votos; entrada "qwen3.8-27b"; posição 100 de 416 no ranking completo
- LMArena, escrita criativa1.366,4Pontuação na Arena 1366.4 (IC 95% 1356.8 a 1376.0); 4,668 votos; entrada "qwen3.8-27b"; posição 160 de 414 no ranking completo
- LMArena WebDev (programação)1.593,2Pontuação na Arena 1593.2 (IC 95% 1586.6 a 1599.8); 15,940 votos; entrada "Qwen3.8-27B"; posição 29 de 144 no ranking completo
- LMArena, visão1.244,5Pontuação na Arena 1244.5 (IC 95% 1236.0 a 1252.9); 7,013 votos; entrada "qwen3.8-27b"; posição 61 de 165 no ranking completo
- LMArena Agent Arena-0,034Pontuação IPS -0.0343 (IC 95% -0.0423 a -0.0264); 60,515 sessões; entrada "Qwen3.8-27B"; posição 37 de 52 no ranking completo
- Artificial Analysis Intelligence Index33,733.7 no Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (a AA mostra 34), configuração "Qwen3.8 27B (xhigh)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)33,9%33.9% no Humanity's Last Exam (AA, 2,158 perguntas só de texto), configuração "Qwen3.8 27B (xhigh)"
- GPQA Diamond, ciência de pós-graduação90,5%90.5% no GPQA Diamond (AA; fora do índice da AA desde a v4.2), configuração "Qwen3.8 27B (xhigh)"
- Terminal-Bench 4.0 (execução da Artificial Analysis)5,6%5.6% no Terminal-Bench 4.0 executado pela AA (harness mini-swe-agent), configuração "Qwen3.8 27B (xhigh)"
- Raciocínio com contexto longo (AA-LCR)82,0%82.0% no AA-LCR (raciocínio em contexto longo), configuração "Qwen3.8 27B (xhigh)"
- MMMU-Pro, compreensão de imagens76,3%76.3% no MMMU-Pro (compreensão de imagens, AA), configuração "Qwen3.8 27B (xhigh)"
- AA-Omniscience, acertos menos alucinações-10-10.0 no AA-Omniscience Index (precisão de conhecimento menos alucinação, escala de -100 a 100), configuração "Qwen3.8 27B (xhigh)"
- Velocidade de saída, tokens por segundo41 t/s41 tokens de saída por segundo (mediana da AA), linha "Qwen3.8 27B (xhigh)"
- Custo por tarefa de teste da Artificial Analysis$1.01$1.01 para rodar uma tarefa do AA Intelligence Index, linha "Qwen3.8 27B (xhigh)"
- Quebra-cabeças ARC-AGI-242,4%42.36% no ARC-AGI-2 (conjunto semiprivado), melhor configuração listada "Qwen3.8-27B (XHigh)", $0.45 por tarefa
Compare com
- Claude Opus 5.5O modelo principal da Anthropic para programação com agentes de longa duração e trabalho intelectual, e o modelo que a Anthropic sugere como ponto de partida para a maioria das tarefas.
- Claude Sonnet 5.5O modelo de preço intermediário da Anthropic, que a empresa descreve como seu melhor equilíbrio entre velocidade e inteligência.
- Claude Fable 5.1O nível mais alto da Anthropic para o raciocínio mais difícil e trabalho de agentes de longo prazo, que a Anthropic recomenda quando o Opus 5.5 ainda não basta.
- Claude Haiku 5.5O modelo atual menor e mais rápido da Anthropic, feito para tarefas de alto volume e sensíveis à latência, como classificação, extração e roteamento.