Alibaba
Qwen3.8 27B (xhigh)Offen
Alibaba Qwen3.8 27B (xhigh) model with 260K context window, optimized for advanced reasoning and multimodal tasks.
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)
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 holencurl 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."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
api_key=os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="qwen3-8-27b",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.DASHSCOPE_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "qwen3-8-27b",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);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
Ergebnisse nach Quelle
Kategorie-Punkte
Benchmark-Ergebnisse
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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GitHub-Markdown-Badge
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@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}
}Score-Badge einbetten
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Alternative Modelle
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