Команда Qwen из Alibaba открыла исходный код модели Qwen3.8-27B, которая за два дня возглавила мировой рейтинг трендов на Hugging Face и превысила миллион загрузок, включая FP8; квантифицированная версия Unsloth приближается к трём миллионам. Разработчики, проводившие тестирование, прозвали её «домашним» Opus 4.6: модель с менее чем 30 миллиардами параметров превосходит каждую модель, выпущенную четыре месяца назад, включая Opus 4.6, сравнимую с DeepSeek V4-Pro и GPT 5.6 Luna — впервые локальная модель достигла передового уровня. В квантифицированном виде она работает на 17 ГБ оперативной памяти. Это родная мультимодальная плотная модель, понимающая изображения и видео, с родным контекстом в 262K токенов, расширяющимся до 1M, под лицензией Apache 2.0 для коммерческого использования.
В задачах кодинга и агентов: SWE-bench Pro — 61,7 балла против 53,4 у Opus 4.6 Max; DeepSWE 1.1 — 42,2, примерно в три раза больше, чем у предшественника (13,3). Результаты по агентам и офисным задачам сохраняются: CoWorkBench — 70,7 против 68,2 у Opus 4.6 Max; JobBench — 33,4; Agents’ Last Exam Pass@1 — 20,4, почти вдвое больше, чем у предшественника (10,6); IFBench — 79,5, а LiveCodeBench v6 — 90,3, оба — наивысшие показатели в таблице. Плотная модель на 27B параметров занимает место в одной таблице с версиями Max и High.
«Глаза» — родные: мультимодальность встроена в архитектуру, модель читает изображения и видео — от научных графиков до часовых видео. Компьютерные операции OSWorld-Verified — 84,3, что на 11,6 балла выше, чем у Opus 4.6 Max; управление телефоном AndroidWorld — 81,9; работа с браузером WebArena-Verified — 64,8, на 9,5 балла выше, чем у предшественника. В визуальном мышлении без инструментов MathVision — 90,0 против 65,5, BabyVision — 65,7 против 12,6, а анализ графиков CharXiv — 83,7 против 66,0. Чтение скриншотов, нажатие кнопок, заполнение форм и управление браузерами и телефонами в сочетании с навыками кодинга замыкают цикл «агент компьютерных операций».
Она работает дома: 27B — самый желанный для сообщества размер, который после квантификации помещается в ноутбуки с потребительскими GPU. Версия Unsloth работает на 17 ГБ RAM, а атомарное динамическое сжатие GGUF уменьшает её с 28,9 ГБ при 8-битном режиме до 8,5 ГБ при 1-битном. SGLang, Ollama и vLLM выпустили обновления в тот же день. Разработчики восхищаются тем, что неограниченные, бесплатные сверхразумные устройства стоят на наших столах: всего с RTX 5090 можно получить интеллект уровня Opus 4.8. Саймон Уиллисон сказал, что не помнит, когда в последний раз получал столько удовольствия от локальной модели. Режим мышления включён по умолчанию и может быть отключён по запросу, с настройкой глубины reasoning_effort; Уиллисон обнаружил, что настройка по умолчанию xhigh заставляет модель слишком много думать, и рекомендует начинать с low или без рассуждений.
Qwen3.8-27B подтягивает результаты кодинга и агентов до уровня Opus, передавая в руки пользователей ключи от весов, глубины мышления и безопасности данных.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily
