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Qwen3.8-27B

alibaba · Apache 2.0 ライセンス · 2026年8月21日からArenaに登場

ラボのチャット ダウンロード
Arenaスコア1440チャット部門で有料モデルを含む417件中76位
サイズ27.8 Bパラメータ
4ビットのダウンロード17 GB重みのみ、Q4_K_M
最大コンテキスト256Kトークン、モデル設定より

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Arenaスコア

Arenaスコア順位投票数
チャット1440417件中76位25K
コーディング1593148件中31位16K
ビジョン1269167件中44位8K
エージェント-3.8 エージェントスコア53件中38位62K セッション

有料モデルを含む全モデル中の順位。出典:Arenaリーダーボードのデータセット。エージェントのスコアは別の尺度(×100、実際のエージェントセッションにもとづく)のため、ほかのスコアとは比較できません。

よく使われるハードウェアでの速度

ハードウェアGPUメモリ収まる?速度
RTX 3060 12 GB12 GBGPU+64 GBのRAM7.1 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBGPU+64 GBのRAM8.6 tok/s
RTX 309024 GBGPUに収まる37 tok/s
RTX 409024 GBGPUに収まる40 tok/s
RTX 509032 GBGPUに収まる69 tok/s
RX 7900 XTX24 GBGPUに収まる38 tok/s
2 × RTX 309048 GBGPUに収まる36 tok/s
4 × RTX 309096 GBGPUに収まる34 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBGPUに収まる21 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBGPUに収まる10 tok/s
8 × H100 SXM640 GBGPUに収まる100 tok/s

4ビット、32Kコンテキスト、オフロード用にDDR5を64 GBとした推定値。速度 ≈ メモリ帯域 × 78% ÷ 1トークンあたりの読み込みデータ量に、トークンごとの固定コストを加えたもので、44件の実際の llama.cpp テストで補正しています。典型的な誤差は約±10%です。すべてのGPUを比較。

必要なGPUメモリ

レベル8Kコンテキスト32Kコンテキスト128Kコンテキストフル精度との品質比較
Q3_K_M15 GB17 GB23 GB+7.2% 目立つ劣化
Q4_K_M18 GB20 GB26 GB+1.9% 小さな劣化
Q5_K_M21 GB23 GB29 GB+0.6% ごくわずかな劣化
Q6_K24 GB26 GB32 GB+0.2% ほぼ劣化なし
Q8_031 GB32 GB39 GB≈ 0% フル精度と同等
F1657 GB58 GB65 GB≈ 0% フル精度と同等

重み+コンテキストキャッシュ(モデルのアーキテクチャから算出)+ランタイム。品質:フル精度モデルに対するperplexityの増加分で、llama.cpp のテストをもとにモデルサイズに合わせて換算しています。自分の環境をシミュレーション。

チャットスコアの推移

Qwen3.8-27B 1440最高の有料モデル

Arenaスコア(2026年4月22日~2026年10月20日)。

コーディングスコアの推移

Qwen3.8-27B 1593最高の有料モデル

Arenaスコア(2026年4月20日~2026年10月19日)。

ビジョンスコアの推移

Qwen3.8-27B 1269最高の有料モデル

Arenaスコア(2026年4月22日~2026年10月19日)。

エージェントスコアの推移

Qwen3.8-27B -3.8最高の有料モデル

Arenaスコア(2026年6月4日~2026年10月20日)。

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