ファミリー Qwen · 27B パラメータ

Qwen 3.8 27B

Qwen 3.8 27B:テキストと画像に対応するDenseマルチモーダルモデル、コンテキスト262k、Q4でVRAM約16 GB(Ollamaの重みは18 GB)。Apache 2.0、エージェント型コーディングと画像認識に対応。

🇨🇳 Alibaba·ライセンス Apache 2.0·コンテキスト 256k tokens·公開日 2026-08-14← カタログ

01できること

長所
  • 制限条項のないApache 2.0ライセンス
  • ネイティブな視覚処理:画像、ドキュメント、動画
  • ネイティブのコンテキスト長262k
  • エージェントによるコーディングで、Qwen 3.6-27Bと比べて明確な進歩
  • Ollamaの公式タグ+Apple Silicon向けMLXビルド
知っておくべき限界
  • —Q4_K_M での 18 GB の重み:24 GB の VRAM で 100% GPU を使用可能
  • —ローカルでの生成速度は中程度(約9〜22トークン/秒)で、thinkingモードはトークン消費が多い
  • —ベンチマークはメーカーが提供したものであり、独立して再実施されていません
  • —1MコンテキストはvLLM/SGLangが必要で、Ollama経由ではアクセスできません
アーキテクチャ
27BのDenseモデル · ハイブリッドアテンション(64層:Gated DeltaNet + Gated Attention)· 画像と動画にネイティブ対応する視覚言語モデル · コンテキスト長262,144トークン、YaRNで100万トークンまで拡張可能
トレーニング
AlibabaのQwen 3.8世代のモデルで、2026年8月14日に公開された、重みが公開されている密なモデルのバリエーションです。Multi-Token Predictionを用いて学習されています。「thinking」モードはデフォルトで有効で、reasoning_effortで推論の深さを調整できます。
おすすめの用途
エージェントによるコーディングローカルマルチモーダル長いコンテキスト

05インストール

インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。

$ollama run qwen3.8:27b
⚠
初回ダウンロード:選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。

02必要なメモリ

このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値(4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む)。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。

Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
16 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
19 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
29 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
54 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 35 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。

Qwen 3.8 27Bに必要なハードウェアは?

Qwen 3.8 27BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 16 GB程度が必要です。比較候補:RTX 5070 Ti 16 GB — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。

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03予想速度

Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。

エントリーレベル
~9t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~14t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~22t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900

04パブリックベンチマーク

スコアはモデルカード、またはMMLU-Pro/コミュニティの資料から転載したものです。単位:正答率(%)。

Terminal Bench 2.1
73
SWE-bench Pro
61.7
LiveCodeBench v6
90.3
GPQA Diamond
89.2
OSWorld-Verified
84.3