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
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
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。
現在のオファー: RTX 5070 Ti 16 GB
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外出先では: Qwen 3.8 27B 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (16 GBのVRAM) →
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。
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
QuelLLM キット用途別のリファレンスガイド
すべてのキットを永久に利用 — 49 €