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Qwen3.8-27B
alibaba · licencia Apache 2.0 · en Arena desde el 21 ago 2026
Dónde usarlo gratis
- Aquí mismo, sin cuenta: hazle una pregunta abajo (5 preguntas gratis al día)
- El chat del propio laboratorio: chat.qwen.ai (gratis con límites diarios)
- Descárgalo y ejecútalo en casa: pesos oficiales · archivos GGUF para Ollama y LM Studio
Prueba Qwen3.8-27B ahora
Sin cuenta y sin pago. 5 preguntas al día por visitante, con respuestas cortas. Funciona con Cloudflare Workers AI (@cf/qwen/qwen3.8-27b). No guardamos tu pregunta. No escribas datos personales.
Puntuaciones de Arena
| Arena | Puntuación | Puesto | Votos |
|---|---|---|---|
| Chat | 1441 | n.º 75 de 416 | 23K |
| Programación | 1593 | n.º 31 de 148 | 16K |
| Visión | 1269 | n.º 44 de 167 | 8K |
| Agentes | -3.8 puntuación de agente | n.º 37 de 53 | 61K sesiones |
Puesto entre todos los modelos, incluidos los de pago. Fuente: conjunto de datos de la clasificación de Arena. La puntuación de agentes está en otra escala (×100, a partir de sesiones reales de agentes) y no se puede comparar con las demás puntuaciones.
Velocidad en hardware popular
| Hardware | Memoria de GPU | ¿Cabe? | Velocidad |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | GPU + 64 GB de RAM | 7.1 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | GPU + 64 GB de RAM | 8.6 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | Cabe en la GPU | 37 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | Cabe en la GPU | 40 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | Cabe en la GPU | 69 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Cabe en la GPU | 38 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Cabe en la GPU | 36 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Cabe en la GPU | 34 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Cabe en la GPU | 21 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Cabe en la GPU | 10 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Cabe en la GPU | 100 tok/s |
Estimación a 4 bits con contexto de 32K y 64 GB de DDR5 para el volcado a RAM. Velocidad ≈ ancho de banda de memoria × 78 % ÷ datos leídos por token, más un coste fijo por token, calibrada con 44 pruebas reales de llama.cpp; error típico de unos ±10 %. Compara todas las GPU.
Memoria de GPU necesaria
| Nivel | Contexto de 8K | Contexto de 32K | Contexto de 128K | Calidad frente al modelo completo |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 15 GB | 17 GB | 23 GB | +7.2 % pérdida notable |
| Q4_K_M | 18 GB | 20 GB | 26 GB | +1.9 % pérdida pequeña |
| Q5_K_M | 21 GB | 23 GB | 29 GB | +0.6 % pérdida muy pequeña |
| Q6_K | 24 GB | 26 GB | 32 GB | +0.2 % casi sin pérdida |
| Q8_0 | 31 GB | 32 GB | 39 GB | ≈ 0 % igual que el completo |
| F16 | 57 GB | 58 GB | 65 GB | ≈ 0 % igual que el completo |
Pesos + caché de contexto (según la arquitectura del modelo) + entorno de ejecución. Calidad: aumento de perplexity respecto al modelo completo, según pruebas de llama.cpp, ajustado al tamaño del modelo. Simula tu propia configuración.
Puntuación en Chat a lo largo del tiempo
Puntuación de Arena del 17 abr 2026 al 15 oct 2026.
Puntuación en programación a lo largo del tiempo
Puntuación de Arena del 20 abr 2026 al 19 oct 2026.
Puntuación en agentes a lo largo del tiempo
Puntuación de Arena del 4 jun 2026 al 19 oct 2026.
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