Qwen 3.8 オープンウェイト：8月14日リリース 2026

#1分で要点を把握

Qwen 3.8のOllamaタグを探しているなら、2026年8月14日から利用できます。「ollama run qwen3.8:27b」です。先に進む前に理解しておきたいのは、3.8世代には非常に異なる二つのモデルが含まれることです。一つはAPI経由で提供される巨大なプロプライエタリモデル、もう一つはダウンロードできる270億パラメータのデンスモデルです。

Qwen 3.8-Max

アリババのリーダーモデル。約2,400兆パラメータのMoE構成。1Mのコンテキスト。2026年8月3日からアリババクラウドAPI経由で提供されています。所有権あり、ダウンロード不可 — これはローカルモデルではありません。

Qwen3.8-27B（オープンウェイト）

2026年8月14日に Hugging Face で Apache 2.0 ライセンスのもと公開された、マルチモーダルのデンスモデル版。ネイティブのコンテキスト長は 262,144 トークン、Q4_K_M では 18 GB、公式の Ollama タグは qwen3.8:27b。

今できること

27BをVRAM 24GBのグラフィックカード搭載マシン、またはメモリ32GBのMacに直接インストールする。当サイトのインストールガイドでは、コマンド、量子化方式、設定を詳しく説明しています。

#検証済みの時系列：WAICからAPIへ

Qwen 3.8をめぐる混乱の多くは、カンファレンスでのデモと製品リリースが混同されていることに起因します。以下では、一連の出来事を時系列に整理します。

1. 01
   2026年7月末 — WAIC（上海）

   AlibabaはWorld Artificial Intelligence ConferenceでQwen 3.8世代を発表します。この場で初めて数値（コンテキスト1M、大規模なMoEアーキテクチャ）が示され、オープンウェイト版を公開する意向にも言及されます。この段階では、ダウンロードできるものはまだありません。あくまで発表の段階です。
2. 02
   2026年8月3日 — APIでのQwen 3.8-Maxのリリース

   プロプライエタリモデルが、Alibaba Cloud（DashScope）のAPIとQwenアプリを通じて利用可能になります。実際のリリースですが、クラウド限定です。公表されたベンチマークは、この時点のものです。
3. 03
   2026年8月3日〜13日 — 重みの公開待ち

   コミュニティは、WAICで言及されたオープンウェイトモデルQwen3.8-27Bを待っています。この期間、通常のリポジトリ（huggingface.co/Qwen、ModelScope）には3.8世代の重みが一切公開されておらず、発表どおりに実現するのかという疑念が強まっています。
4. 04
   2026年8月14日 — Qwen3.8-27Bの重みの公開

   Alibaba は Hugging Face に Qwen/Qwen3.8-27B リポジトリを Apache 2.0 ライセンスで公開しました。27B パラメータのデンスモデルで、ネイティブのビジョン・ランゲージ対応、コンテキスト長は 262 144 トークンです。Ollama ライブラリは同日に公式タグを参照し、12 種類のバリエーション（Q4_K_M、Q8、BF16、Apple Silicon 向け MLX ビルド）を提供しています。Max の API 公開からオープンウェイトの公開まで 11 日しか間隔がありませんでした。

#実際にリリースされたもの：Qwen 3.8-Max

Qwen 3.8-Maxは、この世代で現在実際に利用できる唯一のモデルです。ただし、はっきりさせておく必要があります。これは自宅で動かせるモデルではありません。サイズが大きいため一般ユーザーによるセルフホスティングには向かず、そもそもモデルの重みも公開されていません。

アーキテクチャ

総パラメータ数が約2.4TのMixture-of-Expertsで、トークンごとに一部のエキスパートだけがアクティブになります。非常にハイエンドな製品であっても、一般消費者向けのハードウェアでロードすることは不可能です。

コンテキスト

コンテキストウィンドウは100万トークンと発表されており、長いドキュメントやコードベース全体を扱う用途を想定しています。

入手可能性

Alibaba Cloud（DashScope）のAPIとQwenアプリ。従量課金で、モデルの重みのダウンロードはできません。

位置付け

最先端のプロプライエタリモデルの直接の競合です。比較対象はクラウドモデルであり、ローカルモデルではありません。

#オープンウェイト：約束されているものと実際に提供されているもの

選定はこれでシンプルになりました。WAICで発表された内容は確かに提供されており、APIモデルについては11日の遅れがありました。以下は事実ベースのまとめです。

公表された仕様

量子化すれば24 GBのGPUに収まるよう設計された、寛容なライセンスのオープンウェイトな密モデルQwen3.8-27B。

実際に提供されたもの

まさにその内容が2026年8月14日に提供されました。Hugging Face上のsafetensors形式のモデルの重み、Apache 2.0ライセンス、Ollama経由で配布されるGGUFとMLXビルド、そしてQ4_K_Mで18GBという容量です。したがって、目標の24GBに十分収まります。

さらに

ネイティブの視覚処理（画像と動画）と、YaRNで100万トークンまで拡張できる262,144トークンのコンテキストです。これらは、当初の発表では保証されていませんでした。

#8月14日の Hugging Face でのリリース

利用可能かどうかを判断する最も確かな情報源は、やはり公式リポジトリです。今も次の世代でも使える、自分で確認する方法を以下に示します。いずれ情報が古くなるこの記事の内容も、その方法で照合してください。

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

# Lister les dépôts de l'organisation Qwen contenant "3.8"
huggingface-cli repo list Qwen --limit 200 | grep -i "3.8"

# Depuis le 14/08/2026, la commande renvoie bien Qwen/Qwen3.8-27B

公式リポジトリは Qwen/Qwen3.8-27B です。モデルカードには、270億パラメータ、64層、ハイブリッドアテンション、ネイティブビジョン、およびApache 2.0ライセンスが記載されています。Ollama 側では、18 GBのQ4_K_Mから56 GBのBF16まで、12のバリアントが公開されています。

# Depuis le 14 août 2026, le tag officiel existe :
ollama pull qwen3.8:27b   # 18 Go (Q4_K_M)

# Variante Apple Silicon (Metal)
ollama pull qwen3.8:27b-mlx

#Qwen 3.6から乗り換えるべきですか？

すでにQwen 3.6-27Bを動かしているなら、問うべきなのはもはや「待っている間に何をインストールするか」ではなく、「更新するためにダウンロードする価値があるか」です。短く答えるなら、メモリ使用量は同等なので「はい」です。ただし、プロンプトを再検証し終えるまでは旧モデルを残しておいてください。

Qwen3.8-27B

3.6-27Bと同規模（Q4でVRAM 24 GB）、Apache 2.0ライセンス、ネイティブの画像認識機能、コンテキスト262k。公表されたスコアでは、主にエージェントによるコーディングとコンピューター操作で向上が見られます。

Qwen 3.6-27B

今も有効な選択肢です。安定していて実績があり、フランス語の性能も優れています。会話用途であれば、移行する必要はありません。

Qwen3-Coder-Next

コード特化モデルのほうが、オートコンプリートでは依然として高速です。Qwen 3.8 27Bを使う意義があるのは、エージェントが複数のファイルを読み、計画を立て、変更する必要がある場合です。

必要なメモリ容量を見誤らないための、Q4_K_Mでの簡単な目安です。14Bには約9GBのVRAM、27〜32Bには約19GB、70Bには約40GBが必要です。したがって、27BをQ4で使うなら、24GBのグラフィックカード（RTX 4090、RTX 3090）、または24GB以上のユニファイドメモリを搭載したMacを目安にしてください。

RTX 3060 12 GB

8～14Bなら余裕を持って使えます。27Bは全体が収まらず、一部がCPU側にオフロードされるため、動作が遅くなります。

RTX 4090 / 3090 (24 GB)

Q4_K_Mの27〜32BモデルをすべてGPUに載せるのに最適な選択肢です。

Mac M4 Pro（ユニファイドメモリ24〜48 GB）

27Bは統合メモリにより非常に良好に動作します。長文コンテキストを実現するため、32GB以上を推奨します。

#インストール：最短の手順

完全なインストール手順（量子化、MacでのMLXバリアント、コンテキスト設定、thinkingモード、トラブルシューティング）については、専用のガイドが用意されています。ここでは、3つのコマンドによる概要を示します。

1. 01
   1. Ollamaを更新する

   Qwen 3.8のハイブリッドレイヤーには、比較的新しいバージョンのエンジンが必要です。2026年8月より前のバージョンでは、アーキテクチャエラーが返されます。
2. 02
   2. モデルをダウンロードする

   デフォルトの形式であるQ4_K_Mでは18GBです。Apple Silicon搭載のMacでは、-mlxタグを選ぶことをお勧めします。
3. 03
   3. リソースの配分を確認

   ollama ps indique si le modèle tourne entièrement sur le GPU. Tant que ce n'est pas 100 % GPU, le débit reste médiocre.

# 1. Le daemon répond ?
curl http://localhost:11434/api/tags

# 2. Télécharger Qwen 3.8 27B (Q4_K_M, 18 Go)
ollama pull qwen3.8:27b

# 3. Premier chat
ollama run qwen3.8:27b "Explique en une phrase la différence entre un modèle MoE et un modèle dense."

# 4. Vérifier que tout est bien sur le GPU
ollama ps

コードに限定した用途では、前世代の特化モデルも引き続き有用で、より軽量です。

ollama pull qwen3-coder-next
ollama run qwen3-coder-next "Écris une fonction Python qui parse un fichier CSV et renvoie la somme d'une colonne."

#要点

Qwen 3.8をめぐる一件は、発表、APIでの提供開始、重みの公開が混同される典型例です。以下に、確認済みの事実を日付付きで示します。

Ollamaのタグ

qwen3.8:27b、2026年8月14日公開、Q4_K_Mで18 GB。合計で二つのMLXビルドを含む十二のバリエーションがあり、Apple Silicon向けです。

ライセンス

Apache 2.0：商業利用、改変、再配布が許可され、ユーザー数の制限や使用に関する制約条項はありません。

公開されているモデルサイズ

現時点で公開されているデンスモデルは、27Bの1サイズだけです。3.8世代のより小さいモデルは、まだ公開されていません。

ベンチマーク

提供されているスコアは、公式モデルカードから得られています。まだ独立した再現が公開されていません。

#さらに詳しく

出来事の時系列を追うだけでなく実践に進むために、このガイドの続きとして次のガイドをご覧ください：

Qwen 3.8 27B をローカルで使用

インストールの完全ガイド：Ollamaコマンド、量子化方式ごとのVRAM使用量、Mac向けMLX版、256kコンテキストの落とし穴、thinkingモードの設定。

Ollama を正しくインストール

「Ollama のインストール：Windows、macOSおよびLinux」では、RAM/GPUの要件およびゼロから始める場合の最初に実行すべきモデルが詳しく説明されています。

適切な量子化の選択

「量子化（Q4、Q5、Q8、FP16）を選択する」では、品質とメモリ使用量のトレードオフを説明しています。これは、27Bモデルを24GBのメモリに収めるうえで決定的なポイントです。

必要なGPUの性能・容量を見積もる

「AIのローカル利用に適したGPUを選ぶ」は、将来 27B モデルを使うために GPU を購入する際、必要な VRAM を過小評価しないために役立ちます。