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Qwen3.8 27B (xhigh)Offen

Alibaba Qwen3.8 27B (xhigh) model with 260K context window, optimized for advanced reasoning and multimodal tasks.

#278veröffentlicht 14. Aug. 2026·Open Weights·27 billion
textimagevideo260K ctx
API-AnbieterAPI-Key holen →Rangliste
Intelligenz
65.0 #278
AAQI 30.0
Ausgabegeschwindigkeit
53 t/s
TTFT 3.04 s · ITL 18.9 ms/tok
Blended-Preis (3:1)
$1.125 /1M
Input $0.5/M · Output $3/M
Kontext
260K
≈ 650 A4-Seiten · max. Output 8,192

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

Qwen3.8 27B (xhigh)
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (63)Mathematics (39)Hard Science (GPQA) (45)Agentic & Tool Use (36)Knowledge (MMLU) (39)Vision / Multimodal (36)

Radar-Achsen sind aus Kategorie-Scores approximiert, wo direkte Benchmark-Messungen fehlen — siehe Methodik.

Stärken & Trade-offs

Wo das Modell gewinnt

  • Open weights — self-host, fine-tune and audit with no vendor lock-in
  • Cheap prompt-cache reads at $0.05/1M
  • Native multimodality across text, image, video

Killer-Anwendungsfälle

Math & proof work
Step-verified reasoning for olympiad math, theorem proving and formal verification.
Vision & document OCR
Extracts structure from scans, charts, screenshots and mixed-media inputs.
On-prem deployment
Air-gapped and regulated-environment serving on your own hardware.

Developer-Quickstart & API

Setzen Sie zuerst DASHSCOPE_API_KEY — API-Schlüssel holen
curl https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-8-27b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
  }'

Offizielle Ressourcen & Links

API-Bereitstellung

Hosts & Latenz vergleichen

Durchsatz, TTFT und Cache-Preise bei Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock und Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Anbieter-Matrix ansehen →

Ergebnisse nach Quelle

Live-Spezifikationen & Architektur

Unter der Haube
Dense · 27 billion
  • Prompt caching supported — cached input reads at $0.05/1M tokens.
  • Native multimodality: text, image, video in a single model.
Veröffentlichungsdatum
14. Aug. 2026
Architektur
Dense · 27 billion
Parameter
27 billion
Lizenz
Open Weights
Kontextfenster
260,000 tokens
Max. Ausgabe
8,192 tokens
Modalitäten
text + image + video
Cache-Preise
Lesen $0.05 · Schreiben $0.625 /1M
Reasoning
—
Eingabepreis
$0.5/M
Ausgabepreis
$3/M
Ausgabegeschwindigkeit
53 t/s
Zeit bis zum ersten Token
3.04 s
Daten aktualisiert
14. Aug. 2026

Geschätzte Monatsrechnung

Geschätzte Monatsausgaben
$0.00
Ersparnis ggü. GPT-4o wird berechnet…

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BibTeX
@misc{llmpodium2026qwen3827b,
  title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Qwen3.8 27B (xhigh)},
  author = {LLMPodium Research},
  year = {2026},
  url = {https://llmpodium.com/models/qwen3-8-27b}
}

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