Qwen3.8-27B sur Artificial Analysis : pas encore d'indice, et les données qui en tiennent lieu

Artificial Analysis n’a pas indexé Qwen3.8 27B. Vérifié le 2026-08-15, la page du modèle sur artificialanalysis.ai renvoie une 404 — pas d’Intelligence Index, pas de vitesse de sortie, pas de prix AA, pas de benchmark indépendant. Les poids sous licence Apache 2.0 ont été diffusés les 13 et 14 août, donc cela changera probablement d’ici quelques jours ou semaines ; ce n’est pas encore le cas. En attendant, chaque chiffre sur Qwen3.8 27B que vous pouvez trouver provient de la fiche modèle d’Ali​baba ou d’un média qui la répète. Voici la réponse en une phrase, les données AA qui existent pour la famille Qwen3.8, les spécifications officielles, et une lecture honnête de ce que les gros titres « il bat tout » sont réellement.

Note de sourcing : tout ce qui suit est étiqueté. Officiel signifie tiré de la carte de modèle Qwen/Qwen3.8-27B d'Ali​baba sur Hugging Face (août 2026). Indépendant signifie mesuré et reproduit par un tiers — rien pour la 27B ne remplit encore ces critères. Relayé signifie un média qui copie les chiffres du fournisseur, ce qui n'est pas indépendant.

La réponse en une ligne, datée

• Qwen3.8 27B sur Artificial Analysis : aucune page, aucun score. L'URL artificialanalysis.ai/models/qwen-3-8-27b a renvoyé « 404 Page not found » lorsqu'elle a été vérifiée le 2026-08-15.

• Les scores « Qwe​n 3.8 » AA qui circulent en ligne — Intelligence 58, Agentic Index #1 — appartiennent à Qwen3.8-Max, le vaisseau amiral de l'API à 2,4 T de paramètres. Pas le 27B.

• Le 27B le plus récent que AA suit est le prédécesseur Qwen3.6-27B : Intelligence Index ~37–38 en mode raisonnement, ~55–59 tokens/sec en sortie. C'est votre référence pour ce à quoi ressemble un 27B indexé.

Ce qu'Artificial Analysis montre réellement pour la famille Qwen3.8

Le classement d'AA répertorie « Qwen3.8 2.4T A95B » — c'est-à-dire Qwen3.8-Max — à Intelligence Index 58, le deuxième meilleur modèle à poids ouverts sur l'indice (page des modèles d'Artificial Analysis, consultée le 2026-08-15). Le 6 août 2026, l'Agentic Index d'AA a classé Qwen3.8-Max #1 mondialement — la première fois qu'un laboratoire chinois arrivait en tête, devant Claude Opus 5 et GPT-5.6 — comme largement rapporté à partir du classement d'AA ce jour-là.

Aucun de ces chiffres ne s'applique au 27B. Qwen3.8-Max est un modèle API à mélange d'experts de 2,4 T de paramètres, avec environ 95 B de paramètres actifs ; le 27B est un modèle dense, téléchargeable et auto-hébergeable. Ils partagent une étiquette de génération, pas une évaluation.

Le prédécesseur est votre référence : Qwen3.6-27B sur AA

AA suit Qwen3.6-27B depuis des mois. Selon l'instantané, il obtient ~37–38 sur l'Intelligence Index en mode raisonnement (environ 31 en mode non-raisonnement) à ~55–59 tokens/sec — un modèle mono-GPU qui tient tête aux modèles de pointe de milieu de gamme d'il y a un an. C'est le type de données à attendre lorsque AA indexera le 3.8-27B : un indice dans la même fourchette, une vitesse sur du matériel grand public, et un prix qui reflète surtout le choix d'hébergement. Traitez-le comme une base de référence, pas une prédiction — le 3.8-27B ajoute l'attention hybride et l'entrée vidéo native, l'un ou l'autre pouvant faire évoluer les chiffres.

Les données officielles : la carte de modèle d'Ali​baba, non indépendante.

Voici les spécifications vérifiées de la fiche du modèle Qwen/Qwen3.8-27B (Apache 2.0, août 2026) :

• 27B de paramètres denses (28B avec l'encodeur de vision), 64 couches, taille cachée 5 120, vocabulaire 248 320.

Attention hybride : 48 têtes d’attention linéaire (Gated DeltaNet) plus 16 têtes complètes d’attention Gated — soit une répartition d’environ 3:1 entre linéaire et complète.

• Contexte : 262 144 tokens natifs, extensible à 1 000 000 via YaRN.

Entrée : texte, image et vidéo nativement ; mode réflexion activé par défaut.

• Taille : ~55,6 Go en BF16 ; ~16–17 Go de poids en Q4 — une GPU de 24 Go est la cible pratique pour une seule carte.

Benchmarks rapportés par le fournisseur de la même carte (parole d'Alibaba, non reproduits) : 73.0; SWE-bench Pro 61.7; LiveCodeBench v6 90.3; GPQA Diamond 89.2; OSWorld-Verified 84.3.

Ce que sont en réalité les gros titres « it beats everything »

Un relais d'actualités technologiques chinois (Gate.it, mi-août 2026) annonce en tête : « Qwen3.8 27B bat Muse Glimmer de Meta sur les 8 benchmarks » — Terminal-Bench 2.1 : 73,0 contre 51,7, SWE-bench Pro : 61,7 contre 51,2 — et revendique des victoires sur Claude Opus 4.6 dans 15 des 19 tests communs. Ces chiffres sont ceux de la fiche technique d'Alibaba, recopiés dans un résumé d'actualités. Aucun laboratoire externe n'a fait tourner le 27B, et le relais ne prétend pas le contraire. La « couverture par des tiers » signifie ici une répétition par des tiers, non une vérification par des tiers.

Pourquoi il n'y a pas de prix AA pour le 27B — et ce que cela vous dit

AA tarife les modèles par point de terminaison API. Le 27B n'a pas encore d'API hébergée officielle : l'hébergement Qwe​n Cloud d'Ali​baba est « bientôt disponible » avec un contexte de 1M de jetons. Il n'y a rien à tarifer. C'est là le véritable contraste au cœur de ce modèle. Qwen3.8 27B est un téléchargement à poids ouverts ; son prix, c'est votre facture d'électricité. En Q4 sur une carte de 24 Go, cela coûte 0 $ par jeton. Le modèle phare Qwen3.8-Max, disponible uniquement via API, est à 2 $ par million de jetons en entrée / 6 $ par million en sortie. Un modèle auto-hébergé n'apparaît pas dans un indice de tarification API précisément parce qu'il est gratuit par jeton — la situation inverse de tous les modèles API que AA tarife.

Quoi utiliser en attendant que AA l'indexe

• Vous voulez un Qwe​n 27B évalué de manière indépendante aujourd'hui : exécuter ou appeler Qwen3.6-27B. Il est classé AA (Intelligence ~37–38 en mode raisonnement), Apache 2.0, auto-hébergeable, et c'est le modèle que le 3.8-27B doit battre. Si vous préférez l'appeler via une API plutôt que de l'exécuter, il est dans le catalogue OrcaRouter au prix catalogue du fournisseur avec 0% de marge — une seule clé, pas de second contrat.

• Vous voulez le produit phare de l'API : Qwen3.8-Max est indexé AA à 58 et Agentic #1, à $2/$6 par million de jetons. Vous payez pour un MoE de 2,4T, pas un modèle local.

• Vous voulez le 3.8-27B spécifiquement : téléchargez les poids Apache-2.0 et auto-hébergez. Considérez chaque benchmark comme la parole d'Ali​baba jusqu'à ce qu'un harnais indépendant publie. Surveillez la page du modèle AA (artificialanalysis.ai/models/qwen-3-8-27b) et les harnais ouverts — quand un chiffre réel tombera, ce sera évident.

En résumé

Qwen3.8 27B n'a pas de score Artificial Analysis parce qu'Artificial Analysis ne l'a pas mesuré — et pas de prix AA car c'est un modèle auto-hébergé, pas une API. Chaque titre « Qwe​n 3.8 bat X » que vous pouvez trouver aujourd'hui est la fiche modèle d'Ali​baba déguisée en article de presse. Les chiffres réellement indépendants de cette histoire appartiennent aux modèles frères : Qwen3.8-Max avec Intelligence 58 et en tête de l'Agentic Index, et Qwen3.6-27B à ~37–38. Appuyez-vous sur ceux-ci ; considérez les chiffres du 27B lui-même comme des affirmations du fournisseur jusqu'à ce qu'une entité indépendante l'exécute. Revenez plus tard — cette page changera le jour où AA publiera.