Qwen3.8-27B, Apache 2.0으로 공개된 270억 파라미터 비전 언어 모델
Qwen이 2026년 8월 14일 270억 개 파라미터의 밀집형 비전 언어 모델 Qwen3.8-27B를 오픈웨이트로 공개했다. 8월 3일의 Qwen3.8-Max 이후 11일 만이며, 12일 뒤에 Qwen3.8-Flash-Next가 이어졌다. 같은 세대의 텍스트와 시각 능력을 Max보다 작은 배포 규모로 가져온 모델이고 라이선스는 Apache 2.0이다. Qwen은 코딩, 문서 작업, 에이전트 작업을 강조했다.
사양
기본 컨텍스트는 262,144 토큰이고 YaRN 방식으로 약 100만 토큰까지 늘릴 수 있다. 가중치를 직접 돌리면 추론과 설정을 통제할 수 있지만 필요한 하드웨어는 정밀도와 컨텍스트 길이에 따라 달라진다. 학습 데이터와 코드까지 모두 공개된 것은 아니어서 엄밀한 오픈소스와는 다르다.
가격
17개 업체가 가격표에 올라 있다. 입력이 가장 싼 곳은 Chutes로 100만 토큰당 입력 0.039달러, 출력 1.25달러(fp8)이고 Near AI가 입력 0.04달러, 출력 1.35달러로 뒤를 잇는다. 제작사인 알리바바는 입력 0.425달러, 출력 2.55달러에 컨텍스트 1M이다. 대부분의 업체는 컨텍스트가 256K지만 Phala, Alibaba, Novita는 1M을 제공한다. Cerebras는 입력 0.99달러, 출력 1.49달러로 출력 단가가 낮지만 컨텍스트가 64K다.
성능
16개 점수 가운데 QwenSWEBench가 79%로 비교 모델 전체 중 최고점이다. 코딩에서 SWE-Bench Pro는 61.7%로 24개 중 11위, LiveCodeBench는 90.3%로 23개 중 5위지만 DeepSWE 1.1은 42.2%로 36개 중 31위, NL2Repo-Bench는 42.3%로 7개 중 7위다. 컴퓨터 화면을 직접 조작하는 OSWorld-Verified는 84.3%로 29개 중 4위다. 도구 없이 푼 Humanity's Last Exam은 30.8%로 24개 중 18위, GPQA Diamond는 89.2%로 66개 중 21위다.
참고할 점
270억 개라는 작은 규모에 비해 일부 평가에서 상위권이지만 순위가 낮은 평가도 있다. 직접 운영하려면 하드웨어 요구 사항을, API로 쓰려면 업체별 컨텍스트 길이와 정밀도 차이를 먼저 확인해야 한다.
출처: aireleasetracker.com · 원문 보기 ↗