趋近智
参数
27B
上下文长度
262K
模态
Multimodal
辅助参数
450M
架构
Dense
许可证
Apache 2.0
发布日期
5 Aug 2026
训练数据截止日期
-
API 价格 (每 1M)
输入: $0.50 · 输出: $3.00
不同量化方法和上下文大小的显存要求
1024 个令牌
消费级
3x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
1x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
1x Apple M3 Max
128GB VRAM
262144 个令牌
消费级
7x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
2x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
2x Apple M3 Max
128GB VRAM
排名
#29
| 基准 | 分数 | 排名 |
|---|---|---|
0.61 | 10 | |
Web 开发 | 1593 | 20 |
0.77 | 21 | |
智能体指数 | max 0.47 medium 0.45 low 0.40 | 24 26 42 |
LiveBench 平均分 | 0.75 | 27 |
研究生级问答 | 0.892 | 27 |
0.75 | 28 | |
Agent Arena | -0.64 | 34 |
0.76 | 36 | |
0.80 | 38 | |
0.86 | 38 | |
max 0.68 medium 0.56 low 0.58 标准 0.45 | 52 74 70 101 | |
max 0.34 medium 0.28 low 0.27 标准 0.22 | 58 86 90 117 | |
通用文本 | 1437 | 77 |
排名
#29
编程排名
#38
Qwen 3.8 27B 是阿里巴巴推出的一款拥有 270 亿参数的稠密基座模型,在效率与强劲的推理性能之间取得了平衡。它在多轮对话任务、编程以及长文本理解方面表现出色。
注意力
注意力结构
Grouped-Query Attention
注意力头
24
键值头
4
注意力头维度
256
位置嵌入
ROPE
RoPE Theta
10,000,000
滑动窗口注意力
No
滑动窗口大小
-
滑动窗口比例
-
线性注意力
Yes
线性注意力比例
75.0%
归一化
RMS Normalization
激活函数
SwigLU
维度
辅助参数
450M
隐藏维度大小
5,120
层数
64
FFN 中间层大小(稠密层)
17,408
多 Token 预测头数
1
分词器
词汇量大小
248,320
阿里巴巴的 Qwen 3.8 系列代表了面向编程、专业工作、科学研究及长周期智能体任务的前沿混合专家(MoE)架构。该系列具备 2.4 万亿总参数(每个 Token 激活 950 亿参数),将门控 DeltaNet 线性注意力与标准门控注意力相结合,同时提供开源权重与托管旗舰级 API 服务。
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