Qwen3.8-27B

语言 Alibaba Qwen 已核实 发布于 2026年8月17日
  • 输入 输入模态: 文本图像视频 输出 输出模态: 文本
  • 推理· xhigh、medium、low
  • 可关闭推理
  • 工具调用
  • 结构化输出
  • 开放权重

价格

4 个渠道报价 · 按标价显示
Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 中国站 · CNY qwen3.8-27b
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 ¥3.00¥12.00

价格来源 阿里云百炼:模型价格(在新标签页打开) (核对于 2026年11月2日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 国际站 · USD qwen3.8-27b
条件/ 百万 tokens输入缓存读取缓存写入输出
标准 $0.50$0.10—$3.00
显式缓存 —$0.050$0.625—

价格来源 Alibaba Cloud Model Studio pricing(在新标签页打开) (核对于 2026年11月2日) · qwen3.8-27b model(在新标签页打开) (核对于 2026年11月1日)

标准:不带任何条件的请求所付价格(即本站其他页面显示的标价)。

详细规格

最大思考预算
262.14K
许可证
apache-2.0
模型家族
qwen
模型 ID

Alibaba Qwen 的页面未说明:最长输入, 内置工具, 知识截止, 别名。

本地运行

权重: Qwen/Qwen3.8-27B
  • 参数 27.8B
  • 稠密
  • 原生精度 BF16
  • 层数 64
  • 每 token 的 KV 缓存 64 KB
  • 原生上下文 256K (模型卡)
  • 配置位置数 256K (config.json max_position_embeddings)
  • API 上下文 977K (厂商 API)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
流畅 Q5_0 (自动) 8K 上下文 26–38 tok/s单卡
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 19.2 GB (权重 17.8 + KV 缓存 0.5 + 开销 0.9)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
生成速度
26–38 tok/s
最长上下文
46K (再长就放不下)
首 token
2K 提示约 0.90–1.35 秒
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 BF16官方51.7 GB≈ 54.8放不下—
Q8_027.5 GB≈ 29.4需放到内存 4–6 tok/s—
FP8官方28.7 GB≈ 30.7需放到内存 4–6 tok/s—
Q6_K21.2 GB≈ 22.8需放到内存 13–20 tok/s—
Q5_K_M18.4 GB≈ 19.8流畅 25–37 tok/s36K
Q5_017.8 GB≈ 19.2流畅 26–38 tok/s46K
Q4_K_M15.7 GB≈ 17.0流畅 29–43 tok/s81K
Q4_014.6 GB≈ 15.8流畅 31–47 tok/s101K
IQ4_XS13.7 GB≈ 14.9流畅 33–49 tok/s115K
Q3_K_M质量下降明显12.6 GB≈ 13.8流畅 36–54 tok/s133K
IQ3_XXS质量下降明显9.9 GB≈ 10.9流畅 45–68 tok/s179K
Q2_K质量下降明显9.7 GB≈ 10.7流畅 46–69 tok/s182K
IQ2_XXS质量下降明显6.7 GB≈ 7.7流畅 66–98 tok/s231K

点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件,大小是实际值;其余按参数量 × 每权重位数估算。

和其他配置比

每个配置各用它能跑的最高精度,点一个看细节。

最低需要(Q4_K_M · 8K):显卡 GeForce RTX 4090;统一内存 Apple M6 (24GB or 32GB) · 32 GB。

运行命令

厂商没有发布这个精度的文件。可选原生精度或厂商自己的版本,或用 llama.cpp 自己量化。

微调需要多少显存
全参≈ 418.0 GB你的配置放不下
LoRA≈ 56.3 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 19.1 GB你的配置放得下

batch 1、序列 2048、梯度检查点;LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。

估算;数据来自厂商的 Hugging Face 仓库,截至 2026-11-06。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得
  • Epoch Capabilities Index 152.7

    第 52 名,共 118 个上榜模型 · 置信区间 150.8–154.8

  • LMArena Text 1,436

    第 67 名,共 163 个上榜模型 · 置信区间 1,431–1,441 · 27,779 票

  • EQ-Bench Creative Writing v3 1,671

    第 36 名,共 93 个上榜模型

  • EQ-Bench Longform Writing 53.3

    第 73 名,共 92 个上榜模型

  • Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年11月5日
  • LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年10月19日至28日
  • EQ-Bench by Samuel J. Paech (eqbench.com; EQ-bench/EQ-bench-site on GitHub), MIT License. · 许可 · 数据日期 2026年10月28日
  • LiveBench (White et al.), release 2026-06-25, livebench.ai, licensed CC BY-SA 4.0. This board, adapted from it, is shared under CC BY-SA 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年6月25日
  • 我们做的改动
  1. Cloudflare Workers AI 上线报价 输入 $0.45 · 输出 $3.20
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来源

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Alibaba Qwen · 中国 · qwen.ai

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