Qwen 3.8 излезе с отворени тегла под Apache 2.0

Екипът Qwen на Alibaba пусна теглата на Qwen 3.8 под лиценз Apache 2.0. На 14 август в Hugging Face и ModelScope се появиха Qwen3.8-27B — плътен мултимодален модел с 27 милиарда параметъра — и Qwen3.8-2.4T-A95B, разредена MoE архитектура с 2,4 трилиона параметъра. Второто е по-важната новина: това е първият модел от клас Max в историята на Qwen, който можете просто да си свалите.

Какво представлява Qwen3.8-27B

Точният checkpoint е с 27,78 млрд. параметъра, 64 слоя и хибридна архитектура от Gated DeltaNet и Gated Attention слоеве. Моделът е нативно мултимодален — приема текст, изображения и видео, включително многочасови записи, диаграми и документи.

Контекстният прозорец е 262 144 токена по подразбиране и се разтяга до 1 милион токена чрез метода YaRN. Хостната версия с 1 млн. контекст предстои в Qwen Cloud.

Режимът на мислене е включен по подразбиране, но можете да го изключите за конкретна заявка или да регулирате дълбочината му с параметъра reasoning_effort (xhigh, medium, low). По подразбиране моделът пази контекста на разсъжденията между репликите — това дава по-последователно поведение в дълги разговори с агент.

За обслужване Qwen препоръчва SGLang, vLLM или TokenSpeed вместо обикновени API рамки, ако ще пускате продукционен трафик.

Числата

Според официалната карта на модела скокът спрямо предишното поколение е най-голям при агентните задачи. Terminal Bench 2.1 се качва от 64,0 на 73,0, OSWorld-Verified — от 73,3 на 84,3, DeepSWE 1.1 — от 14,2 на 42,2, а SWE-MM — от 30,0 на 38,6.

Тест	Qwen3.8-27B	Qwen3.7-Plus
SWE-bench Pro	61,7	57,6
QwenSWEBench	79,0	59,2
Agents’ Last Exam (pass@1)	20,4	13,2

С други думи, 27-милиарден модел, който се събира на една сериозна локална машина, изпреварва общо взето собствения им далеч по-голям Qwen3.7-Plus. Останалите резултати са LiveCodeBench v6 — 90,3, GPQA Diamond — 89,2, MathVision — 94,6, и WebArena — 64,8.

Сравненията с конкуренцията са смесени, както обикновено. Срещу Muse Glimmer 30B на Meta Qwen води убедително на Terminal Bench 2.1 (73,0 срещу 51,7) и по-скромно на IFBench (79,5 срещу 77,0) и GPQA Diamond (89,2 срещу 83,5). Срещу Opus 4.6 Max на Anthropic картината се разделя: Qwen печели SWE-bench Pro (61,7 срещу 53,4) и CoWorkBench (70,7 срещу 68,2), но губи Terminal Bench 2.1 (73,0 срещу 78,2).

Основното твърдение на екипа е за агентните умения — че моделът планира по-самостоятелно и довършва задачите по-надеждно. Това е трудно за измерване с един тест, така че си заслужава да го проверите сами, преди да го приемете.

Защо Apache 2.0 има значение

Точно в деня на пускането Hugging Face публикува своя обзор на отворените модели за лято 2026 и той обяснява добре контекста. При китайските издания над 20 млрд. параметъра 59% излизат под Apache 2.0 и 22% под MIT, а делът на нетърговските ограничения е нула. При американските модели от същия мащаб само 29% са под Apache или MIT, 41% идват със собствени условия, а 30% изобщо не декларират лиценз.

Снимка: Hugging Face

Резултатът се вижда в екосистемата. Qwen има 151 448 производни модела в Hugging Face — 2,6 пъти повече от целия отпечатък на Meta и 4,7 пъти повече от репозиториите около Llama. Месечните сваляния на GGUF версии са 39,6 млн. срещу 20,8 млн. за Gemma и 7,5 млн. за Llama. Любопитното е, че самият Qwen е публикувал едва 54 от 28 531 GGUF конверсии — останалото е дело на общността.

Другата причина 27B версията да е интересна е разпределението на свалянията. Моделите над 100 млрд. параметъра събират около 1% от всички сваляния, а през 2026 г. едва 3% от обема отива към модели над 70B. Qwen е сред малкото лаборатории, които издават през целия размерен диапазон, вместо само на върха — стратегия, която обяснява защо стават стандарт.

Контекстът

Августовската вълна от китайски отворени модели не спира — преди дни Zhipu AI пусна GLM-5.3 с отворени тегла, също с фокус върху кодирането. Междувременно затворената конкуренция вдига темпото на съвсем друг фронт: Google представи Gemini 3.7 Flash на половин цена само три седмици след предшественика си.

Разликата е, че при Qwen 3.8 няма API сметка и няма условия за ползване, които да се променят следващия месец. Ако имате хардуер за 27B модел, тежестите вече са ваши.