すべてのモデル › alibaba
無料で使える場所
- 今すぐここで、アカウント不要:下で質問してみる(1日5回まで無料)
- ラボ公式のチャット:chat.qwen.ai(1日の利用制限つきで無料)
- 自宅でダウンロードして動かす:公式の重み · Ollama と LM Studio 用の GGUF ファイル
今すぐQwen3.8-27Bを試す
アカウントも支払いも不要です。1日あたり訪問者1人につき5回まで、短い回答です。Cloudflare Workers AI(@cf/qwen/qwen3.8-27b)で動いています。質問は保存しません。個人情報は書かないでください。
Arenaスコア
| Arena | スコア | 順位 | 投票数 |
|---|---|---|---|
| チャット | 1440 | 417件中76位 | 25K |
| コーディング | 1593 | 148件中31位 | 16K |
| ビジョン | 1269 | 167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 GB | 12 GB | GPU+64 GBのRAM | 7.1 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | GPU+64 GBのRAM | 8.6 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | GPUに収まる | 37 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | GPUに収まる | 40 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | GPUに収まる | 69 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | GPUに収まる | 38 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | GPUに収まる | 36 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | GPUに収まる | 34 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | GPUに収まる | 21 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | GPUに収まる | 10 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | GPU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_M | 15 GB | 17 GB | 23 GB | +7.2% 目立つ劣化 |
| Q4_K_M | 18 GB | 20 GB | 26 GB | +1.9% 小さな劣化 |
| Q5_K_M | 21 GB | 23 GB | 29 GB | +0.6% ごくわずかな劣化 |
| Q6_K | 24 GB | 26 GB | 32 GB | +0.2% ほぼ劣化なし |
| Q8_0 | 31 GB | 32 GB | 39 GB | ≈ 0% フル精度と同等 |
| F16 | 57 GB | 58 GB | 65 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
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
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
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
Arenaスコア(2026年6月4日~2026年10月20日)。
チャットの似た無料モデル
- GLM-4.6 1440 · 356.8 B
- Inkling 1442
- Hy3 1438 · 298.8 B
- Gemma 4 31B 1443 · 31.3 B
- Qwen3.5-397B-A17B 1437 · 403.4 B
- Kimi K2.5 (Thinking) 1445 · 1026.9 B
このページを共有:XLinkedInRedditWhatsApp
数字の誤りやリンク切れを見つけましたか?間違いを報告