Qwen3.8 27B - Analyse van Intelligentie, Prestaties en Prijs

Modeloverzicht

  • Intelligentie: #1 van de 135 modellen. Score: 52 op de Artificial Analysis Intelligence Index (4 van de 4 eenheden voor intelligentie).
  • Snelheid: N/A (Output tokens per seconde is onbekend).
  • Kosten: $0,00 (Onbekend aantal eenheden voor kosten per Intelligence Index-taak).
  • Uitgebreidheid (Verbosity): #23 van de 135 modellen. 160M output tokens vanuit de Intelligence Index (4 van de 4 eenheden voor uitgebreidheid).

Samenvatting van de vergelijking

Qwen3.8 27B scoort 52 op de Artificial Analysis Intelligence Index, waarmee het ruim boven het gemiddelde van vergelijkbare modellen ligt (mediaan: 9). Bij de evaluatie van de Intelligence Index genereerde het model 160M tokens, wat zeer uitgebreid is in vergelijking met de mediaan van 43M.

De prijzen voor Qwen3.8 27B zijn $0,00 per 1M input tokens (competitief geprijsd, mediaan: $0,04) en $0,00 per 1M output tokens (competitief geprijsd, mediaan: $0,15).

Technische specificaties

  • Reasoning (Redeneren): Ja. Deze pagina toont de reasoning-versie van dit model. Er kan mogelijk ook een non-reasoning variant bestaan.
  • Inputmodaliteit: Ondersteunt tekst en afbeeldingen.
  • Outputmodaliteit: Ondersteunt tekst.
  • Contextvenster: 256k (ongeveer 384 A4-pagina's met Arial lettertype 12).
  • Totaal aantal parameters: 27B.
  • Licentie: Apache 2.0.
  • Modelgewichten: Beschikbaar via Hugging Face.

Vergelijkingskader

Metrieken worden vergeleken met modellen in dezelfde klasse:

  • Non-reasoning modellen: Worden alleen vergeleken met andere non-reasoning modellen.
  • Reasoning modellen: Worden vergeleken met zowel reasoning als non-reasoning modellen.
  • Open-weights modellen: Worden vergeleken met open-weights modellen van dezelfde grootteklasse:
  • Tiny: ≤4B parameters
  • Small: 4B–40B parameters
  • Medium: 40B–150B parameters
  • Large: >150B parameters
  • Proprietary modellen: Worden vergeleken met zowel proprietary als open-weights modellen in dezelfde prijsklasse, gebruikmakend van een gecombineerde 3:1 input/output prijsverhouding:
  • <$0,15 per 1M tokens
  • $0,15–$1 per 1M tokens
  • >$1 per 1M tokens

De Artificial Analysis Intelligence Index

De Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 omvat negen evaluaties:

  • GDPval-AA v2
  • $\tau^3$-Banking
  • Terminal-Bench v2.1
  • SciCode
  • Humanity's Last Exam
  • GPQA Diamond
  • CritPt
  • AA-Omniscience
  • AA-LCR

Intelligence Evaluaties

Onafhankelijk gemeten door Artificial Analysis (hoger is beter). Relevante evaluaties zijn onder andere:

  • GDPval-AA v2: Agentische taken in de echte wereld, (Elo-500)/2000.
  • $\tau^3$-Banking: Agentisch toolgebruik.
  • Terminal-Bench v2.1: Agentisch coderen en terminalgebruik.
  • SciCode: Coderen.
  • Humanity's Last Exam: Redeneren en kennis.
  • GPQA Diamond: Wetenschappelijk redeneren.
  • CritPt: Natuurkundig redeneren.
  • AA-Omniscience Accuracy: Kennis.
  • AA-Omniscience Non-Hallucination Rate: 1 minus hallucinatiepercentage.
  • AA-LCR: Redeneren bij lange contexten.
  • AA-Briefcase: Agentisch kenniswerk, Elo.
  • AutomationBench-AA: Agentische SaaS-workflows.
  • Harvey LAB-AA: Agentisch juridisch werk, criterion pass rate.
  • EnterpriseOps-Gym-AA: Agentische bedrijfsoperaties.
  • AA-AnalystAgent: Kwantitatieve analyse van spreadsheets en documenten.
  • IFBench: Opvolging van instructies (instruction following).
  • APEX-Agents-AA: Agentische taken met een lange horizon.
  • ITBench-AA: Root-cause analyse van Kubernetes-incidenten.
  • MMMU-Pro: Visueel redeneren.

Aanvullende Indexen en Definities

AA-Omniscience Index

Deze index meet de betrouwbaarheid van kennis en hallucinaties. Correcte antwoorden worden beloond, hallucinaties worden bestraft, en er is geen straf voor het weigeren van een antwoord. De scores variëren van -100 tot 100, waarbij 0 betekent dat er evenveel correcte als incorrecte antwoorden zijn, en negatieve scores duiden op meer incorrecte dan correcte antwoorden.

Openness Index

De Openness Index beoordeelt de openheid van het model op een genormaliseerde schaal van 0 tot 100 (hoger is opener). Modellen worden aangeduid als 'Commercial Use Restricted' als de gewichten beschikbaar zijn, maar commercieel gebruik beperkt is (meestal is hiervoor een betaalde licentie vereist).

Kosten en Tokengebruik

Kosten per Intelligence Index-taak

Het gewogen gemiddelde van de kosten (USD) per taak. De kosten per evaluatie worden berekend op basis van prijzen voor input, cache hit, cache write, reasoning en answer tokens, gedeeld door het aantal taken en gewogen volgens de Intelligence Index.

Tokengebruik per taak

Het gewogen gemiddelde aantal output tokens dat nodig is om één taak in de Intelligence Index uit te voeren. Dit wordt berekend door de output tokens per evaluatie te vermenigvuldigen met de relatieve gewichten van elke benchmark, gedeeld door het aantal taken (exclusief herhalingen).

Prijsstelling

  • Cache Hit: Prijs per token voor gecachte prompts (reeds verwerkt), wat doorgaans een aanzienlijke korting biedt ten opzichte van de normale inputprijs.

Modelgrootte (Alleen voor Open-weights Modellen)

  • Totaal aantal parameters: Het totale aantal trainbare gewichten en biases in het model, uitgedrukt in miljarden. Deze bepalen het vermogen van het model om responsen te verwerken en te genereren.
  • Actieve parameters tijdens inferentie: Het aantal parameters dat daadwerkelijk wordt uitgevoerd tijdens elke inferentie forward pass.
  • Voor Mixture of Experts (MoE) modellen selecteert een routingmechanisme een subset van experts per token, waardoor er minder actieve dan totale parameters zijn.
  • Dense modellen gebruiken alle parameters, waardoor actieve parameters gelijk zijn aan de totale parameters.

Veelgestelde vragen (FAQ)

Wanneer is Qwen3.8 27B uitgebracht? Qwen3.8 27B is uitgebracht op 14 augustus 2026.

Wie heeft Qwen3.8 27B gemaakt? Qwen3.8 27B is gemaakt door Alibaba.

Hoe intelligent is Qwen3.8 27B? Qwen3.8 27B scoort 52 op de Artificial Analysis Intelligence Index, wat ruim boven het gemiddelde ligt van andere open-weights modellen van vergelijkbare grootte (mediaan: 9).

Hoe uitgebreid (verbose) is Qwen3.8 27B? Bij evaluatie op de Intelligence Index genereerde Qwen3.8 27B 160M output tokens, wat aan de hoge kant is vergeleken met andere open-weights modellen van vergelijkbare grootte (mediaan: 43M).

Is Qwen3.8 27B een reasoning model? Ja, Qwen3.8 27B is een reasoning model. Het maakt gebruik van uitgebreid denken of 'chain-of-thought' redenering om complexe problemen op te lossen voordat het een antwoord geeft.

Welke inputmodaliteiten ondersteunt Qwen3.8 27B? Qwen3.8 27B ondersteunt tekst- en beeldinput.

Welke outputmodaliteiten ondersteunt Qwen3.8 27B? Qwen3.8 27B ondersteunt tekstoutput.

Kan Qwen3.8 27B afbeeldingen verwerken? Ja, Qwen3.8 27B ondersteunt beeldinput en kan afbeeldingen analyseren, beschrijven en vragen hierover beantwoorden.

Is Qwen3.8 27B multimodaal? Ja, Qwen3.8 27B is multimodaal. Het kan tekst- en beeldinput verwerken en tekstoutput genereren.

Wat is het contextvenster van Qwen3.8 27B? Qwen3.8 27B heeft een contextvenster van 260k tokens. Dit bepaalt hoeveel tekst en gespreksgeschiedenis het model in één verzoek kan verwerken.

Is Qwen3.8 27B open source? Ja, Qwen3.8 27B is open weights. De modelgewichten zijn publiekelijk beschikbaar en kunnen worden gedownload voor self-hosting.

Hoeveel parameters heeft Qwen3.8 27B? Qwen3.8 27B heeft 27 miljard parameters.

Wat is de licentie voor Qwen3.8 27B? Qwen3.8 27B is uitgebracht onder de Apache 2.0-licentie. Deze licentie staat commercieel gebruik toe.

Hoe presteert Qwen3.8 27B op benchmarks? Qwen3.8 27B behaalt een score van 52 op de Artificial Analysis Intelligence Index. Deze samengestelde benchmark evalueert modellen op het gebied van redeneren, kennis, wiskunde en coderen.

Is Qwen3.8 27B beschikbaar via API? Qwen3.8 27B is een open-weights model dat via self-hosting kan worden gebruikt.

Waar kan ik Qwen3.8 27B gebruiken? Qwen3.8 27B is een open-weights model dat kan worden gedownload en via self-hosting kan worden gebruikt.