Alibaba jamoasi ochiq kodli Qwen3.8-27B modelini taqdim etdi. Ikki kun ichida model Hugging Face platformasida global trendga yetakchi boʻldi va bir milliondan ortiq yuklab olishni amalga oshirdi, shu jumladan FP8 versiyasi; Unsloth tomonidan kvantallashtirilgan versiya uch millionga yaqinlashdi. Sinov oʻtkazgan ishlab chiquvchilar uni «lokal Opus 4.6» deb atashdi, chunki bu 30 milliard parametrdan kam boʻlgan model toʻrtta oy oldin chiqarilgan barcha modellar, shu jumladan DeepSeek V4-Pro va GPT 5.6 Luna bilan solishtirilgan Opus 4.6 dan ustun turadi va ilgʻor ishlab chiqish darajasiga erishgan birinchi mahalliy model boʻldi. Kvantallashtirilgan holda u 17 GB operativ xotira ishlatilishi bilan ishlaydi.
Model tabiiy ravishda multimodal zich model hisoblanadi va tasvir hamda videolarni tushuna oladi. U 262K tabiiy kontekstga ega, bu esa 1 milliongacha kengaytirilishi mumkin va Apache 2.0 litsenziyasi ostida tarqatiladi, bu esa uni tijorat maqsadlarida foydalanishga imkon beradi.
Kodlash va agentlar ishlash koʻnikmalarini baholashda Qwen3.8-27B Opus 4.6 Max ning 53.4 ga qarshi 61.7 natijasini SWE-bench Pro da koʻrsatdi. DeepSWE 1.1 testida u 42.2 ball oldi, bu uning avvalgisining 13.3 balliga taxminan uch barobar yuqori. Ofis ishlari va agentlar ishlashi vazifalardagi natijalar ham yuqori: CoWorkBench 68.2 ga qarshi 70.7 ni, JobBench esa 33.4 ni koʻrsatdi. Agent imtihonlari uchun Pass@1 koʻrsatkichi 20.4 ni tashkil etdi, bu oldingi versiyadan (10.6) deyarli ikki barobar koʻproq. Bundan tashqari, IFBench 79.5, LiveCodeBench v6 esa jadvaldagi eng yuqori koʻrsatkich boʻlgan 90.3 ni oldi.
Multimodal xususiyat arxitektura ichida tabiiy ravishda amalga oshirilgan boʻlib, u STEM grafiklaridan tortib soatlik videolargacha boʻlgan tasvir va videolarni qayta ishlash imkonini beradi. OSWorld standartiga koʻra kompyuter operatsiyalarini tekshirishda model 84.3 ball oldi, bu Opus 4.6 Max dan 11.6 ball yuqori. AndroidWorld boʻyicha telefon operatsiyalari 81.9 deb baholandi, WebArena tomonidan tekshirilgan brauzer operatsiyalari esa 64.8 ga yetdi, bu uning avvalgisidan 9.5 ball yuqori. Asboblardan foydalanmasdan vizual fikrlash sohasida MathVision 90.0 ga qarshi 65.5, BabyVision esa 65.7 ga qarshi 12.6, CharXiv grafiklarini tahlil qilish esa 83.7 ga qarshi 66.0 ni koʻrsatdi. Skrinshotlarni oʻqish, tugmalarga bosish, formalar toʻldirish, brauzerlar va telefonlarni boshqarish qobiliyatining kodlash koʻnikmalari bilan birlashuvi kompyuter operatsiyalarini bajarish uchun toʻliq agent siklini hosil qiladi.
27B hajmi jamoatchilik uchun eng talabgir hisoblanadi, chunki u modelni isteʼmolchi GPUlar yordamida kvantallashtirishdan soʻng noutbuklarda joylashtirish imkonini beradi. Unsloth versiyasi 17 GB operativ xotirada ishlaydi, Atomic Dynamic GGUF siqintiruvchi esa 8-bit formatdagi 28.9 GB hajmiga nisbatan 1-bitda 8.5 GB gacha kamaytiradi. Shu kunda SGLang, Ollama va vLLM kabi vositalar paydo boʻldi. Ishlab chiquvchilar ish stollarida cheksiz, bepul superintellektli qurilmalarning mavjudligi haqidagi hayratlanarli imkoniyatni taʼkidlaydilar: faqat RTX 5090 mavjud boʻlsa, Opus 4.8 ga teng intellektni olish mumkin. Simon Williamson mahalliy model bilan ishlashdan uzoq vaqt davomida bunday zavqlanmaganini baham koʻrdi. U standart rejimda fikrlash rejimi yoqilganligini va soʻrov boʻyicha oʻchirilishi mumkinligini taʼkidladi, shuningdek, fikrlash chuqurligini (reasoning_effort) sozlash imkoniyati jarayonni tartibga solishga imkon beradi; Williamson xhigh qiymati modelni juda koʻp oʻylatishini aniqladi va past yoki yoʻq fikrlash darajasidan boshlashni maslahat berdi.
Shunday qilib, Qwen3.8-27B kodlash va agentlar ishlash koʻrsatkichlarini Opus darajasiga koʻtarib, ogʻirliklar, fikrlash chuqurligi va maʼlumotlar xavfsizligi ustidan nazoratni taʼminlaydi.
