Qwen 27B: 27B Mana yang Anda Miliki, dan Mana yang Harus Diunduh

Tiga checkpoint di lini Qwen Alibaba membawa angka 27, dan ketiganya bukan model yang sama: Qwen3.5-27B, Qwen3.6-27B dan Qwen3.8-27B merupakan satu kelas ukuran yang tersebar di tiga generasi, dipisahkan dalam string hanya oleh sekumpulan digit versi. Ini adalah halaman referensi tetap, bukan laporan peluncuran, dan dasar pertimbangannya adalah permintaan penelusuran pihak pertama yang kami ukur pada 2026-10-13: 839 tayangan dan 24 klik dari lima puluh kueri pada stem 27B dan kualifikasinya, dibandingkan dengan 72 tayangan dan satu klik dari dua kueri polos qwen 27b di dalam kumpulan itu. Lima puluh kueri yang mengejar satu kelas ukuran, dengan hampir tidak ada yang mencari stem polos, adalah tanda khas kebingungan navigasional alih-alih peluncuran. Tanggal rilis di bawah ini memberi tanggal pada setiap checkpoint; itu bukan pengumuman. Tugas di sini adalah disambiguasi terlebih dahulu dan spesifikasi kedua — pembaca yang pergi dengan mengetahui 27B mana yang harus diunduh telah terlayani, dan pembaca yang pergi hanya dengan mengetahui bahwa lini tersebut berisi beberapa model 27B belum terlayani.

Daftar 27B, sekilas

Setiap anggota lini yang memiliki 27B dalam namanya, dalam urutan rilis. Id repositori lengkap, generasi, dan tanggal bobot tersebut dipublikasikan:

• Qwen/Qwen3.5-27B — generasi Q​wen3.5 — bobot dirilis 24 Februari 2026.

• Qwen/Qwen3.6-27B — generasi Q​wen3.6 — bobot dipublikasikan 21 April 2026.

• Qwen/Qwen3.8-27B — generasi Q​wen3.8 — bobot diterbitkan 5 Agustus 2026.

Itulah keseluruhan daftarnya, dan ada tiga hal yang mengikutinya yang menghemat waktu pembaca. Pertama, kuantisasi generasi yang sama bukanlah anggota tambahan: Qwen/Qwen3.5-27B-FP8 dan Qwen/Qwen3.5-27B-GPTQ-Int4, Qwen/Qwen3.6-27B-FP8, dan Qwen/Qwen3.8-27B-FP8 adalah bobot yang sama yang dikodekan ulang pada presisi lebih rendah untuk perangkat keras yang menginginkannya, diterbitkan di bawah lisensi yang sama. Kedua, tiga checkpoint chat ditemani oleh karya turunan komunitas — yang paling mencolok adalah keluarga orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored yang dihosting OrcaRouter, yang menerbitkan ulang bobot Q​wen3.8 dalam bentuk GGUF, MLX, NVFP4, FP8 dan INT8, di samping orcarouter/Qwen3.8-27B-MLX, konversi dari bobot dasar yang tidak dimodifikasi. Ketiga, checkpoint yang benar-benar bernama 27B tidak mungkin mendahului generasi Q​wen3.5, karena generasi-generasi sebelumnya menggunakan ukuran yang berbeda di sepanjang lini: Q​wen3 merilis 32B dense dan pasangan mixture-of-experts 30B-A3B, dan Q​wen2.5 merilis 32B dan 72B, tanpa 27B di mana pun di kedua lini tersebut.

Cara mengetahui yang mana yang Anda miliki

Jebakan penamaannya adalah bahwa angka yang sama muncul di tiga generasi berbeda, dan digit versi hanyalah satu-satunya pembeda dalam string tersebut. Itu bukan masalah kosmetik, karena ketiga checkpoint tersebut selain itu dijelaskan secara identik pada tingkat yang bisa diberikan oleh sebuah file lokal kepada Anda. Ketiganya melaporkan model_type qwen3_5 dan arsitektur Qwen3_5ForConditionalGeneration dalam konfigurasi mereka, ketiganya membawa 27.781.427.952 parameter — sekitar 27,78 miliar, dihitung dari indeks tensor alih-alih dari materi pemasaran — dan ketiganya menyatakan bobot BF16 yang sama sebesar 55,56 GB. Sebuah direktori bernama 27b di disk, atau konfigurasi yang nama vendornya dihilangkan, karena itu hanya mengidentifikasi ukurannya dan tidak yang lain.

Yang mengidentifikasi generasi adalah jalur repositori, tanggal publikasi, dan jumlah shard di model.safetensors.index.json:

• Qwen/Qwen3.5-27B — 11 shard yang menampung 1.199 tensor, checkpoint BF16 55,56 GB, indeks ditulis 24 Februari 2026. Indeksnya mencantumkan 96 tensor float32 dengan total 8.448 parameter, sekitar 33 KB: nilai gating dan normalisasi per lapisan yang dipindahkan oleh dua generasi berikutnya ke BF16.

• Qwen/Qwen3.6-27B — 15 shard yang menampung 1.199 tensor, checkpoint BF16 55,56 GB, indeks ditulis 21 April 2026. Semua 1.199 tensor adalah BF16.

• Qwen/Qwen3.8-27B — 18 shard yang menampung 1.199 tensor, checkpoint BF16 berukuran 55,56 GB, indeks ditulis 5 Agustus 2026. Semua 1.199 tensor adalah BF16.

Jumlah shard adalah petunjuk paling berguna ketika jalur repositori telah hilang, karena ia menyertai file yang diunduh — dan nama file shard juga berbeda, yaitu model.safetensors-00001-of-00011 untuk generasi Q​wen3.5 dibandingkan model-00001-of-00018 untuk Q​wen3.8. Jika yang Anda miliki adalah build terkuantisasi alih-alih rilis BF16, bacalah digit versi dari nama repositori kuantiser sebagai gantinya: itulah satu-satunya tempat generasi bertahan setelah pengodean ulang.

Apa yang sebenarnya berbeda secara praktis

Setelah Anda mengetahui yang mana dari ketiga versi itu yang Anda miliki, perbedaan yang mengubah keputusan unduhan lebih sempit daripada yang disiratkan oleh nomor versinya. Setiap angka di bawah ini dikaitkan dengan pihak yang menerbitkannya, dan tidak ada satu pun yang di-benchmark secara independen oleh kami.

• Konteks, dilaporkan vendor. Ketiga kartu model menyatakan 262.144 token secara native. Kartu Qwen3.5-27B dan Qwen3.6-27B menyatakan ekstensi hingga 1.010.000 token; kartu Qwen3.8-27B menyatakan 1.000.000. Angka native identik dalam setiap kasus — selisihnya sepenuhnya terletak pada klaim yang diperluas, dan itu merupakan klaim kartu, bukan batas maksimum yang terukur.

• Lisensi, dilaporkan vendor. Ketiganya mencantumkan apache-2.0 pada kartu model milik vendor itu sendiri. Lisensi yang sama juga mencakup hasil pengodean ulang resmi FP8 dan GPTQ-Int4 untuk setiap generasi, jadi menurunkan presisi tidak mengubah ketentuan Anda.

• Apa yang diizinkan oleh lisensi, dan apa yang dibangun orang dengannya. Apache-2.0 mengizinkan penggunaan komersial, modifikasi, dan redistribusi dengan atribusi, itulah sebabnya rilis ulang pihak ketiga ada berdampingan dengan bobot upstream: konversi presisi alternatif, kuantisasi turunan, dan varian yang dimodifikasi semuanya dapat didistribusikan ulang dengan syarat yang sama. Fakta lisensi itu adalah keseluruhan dari apa yang halaman ini katakan tentang kueri berkualifikasi paling umum pada stem ini, qwen 27b uncensored — turunan yang dimodifikasi dan diganti nama diizinkan oleh lisensi, dan apa yang dilakukan oleh salah satu tertentu dari mereka adalah pertanyaan bagi pemeliharanya sendiri.

• Ketersediaan kuantisasi setelah rilis, jumlah unduhan pihak ketiga.Cakupan GGUF tidak sama matangnya di ketiga generasi. Pada saat penulisan, repositori GGUF unsloth untuk kelas ukuran ini mencatat 105.370 unduhan dalam 26 file untuk generasi Q​wen3.5, 578.462 dalam 26 file untuk Q​wen3.6, dan 6.650.349 dalam 30 file untuk Q​wen3.8 — perbedaan lebih dari enam puluh kali lipat antara yang tertua dan yang terbaru. Tangga ukurannya berbeda pada ujung-ujungnya: 11,21 GB pada UD-Q2_K_XL naik menjadi 28,60 GB pada Q8_0 di Q​wen3.5, 11,85 GB hingga 28,60 GB di Q​wen3.6, dan 9,83 GB pada UD-Q2_K_XL hingga 31,46 GB pada UD-Q8_K_XL di Q​wen3.8, yang menjangkau lebih rendah sekaligus lebih tinggi daripada dua set yang lebih lama. NVFP4 adalah petunjuk paling jelas dari pergeseran yang sama: generasi Q​wen3.6 dan Q​wen3.8 masing-masing memiliki beberapa konversi yang banyak diunduh, dipimpin oleh unsloth dengan masing-masing 878.812 dan 1.941.507 unduhan, sementara build NVFP4 generasi Q​wen3.5 adalah upaya komunitas kecil dalam kisaran ratusan hingga ribuan awal.

• Kontrol pemikiran, dilaporkan vendor. Permukaan kontrol berubah di setiap generasi, dan inilah bagian yang paling mungkin menggagalkan upgrade. Qwen3.5-27B dan Qwen3.6-27B keduanya berpikir secara default dan menerima flag penonaktifan; keduanya tidak mendukung /think, sakelar lunak Qwen3 lama. Qwen3.6-27B menambahkan preserve_thinking sebagai opsi untuk mempertahankan jejak penalaran lintas giliran. Qwen3.8-27B menambahkan pengaturan reasoning_effort dengan level xhigh, medium, dan low, default-nya xhigh, dan mengaktifkan preserve_thinking secara default untuk semua beban kerja. Jika harness Anda melakukan hard-code pada template chat yang ditulis untuk generasi Qwen3.5, itulah perbedaan yang akan menggigit lebih dulu.

• Apa yang tidak berubah. Jumlah parameter, string arsitektur, jendela konteks native, dan lisensi identik di ketiganya. Memilih di antara ketiganya berarti memilih pelatihan dan perkakas suatu generasi, bukan ukuran dan bukan landasan hukum.

Yang mana dari mereka yang kami layani

Di katalog OrcaRouter, tiga id membawa kelas 27B saat ini, dan itulah keseluruhannya: qwen/qwen3.5-27b, qwen/qwen3.8-27b dan yang dihosting Obsidian obsidian/Qwen3.8-27B. Id lain di bawah kartu Qwen kami memiliki ukuran dan generasi yang berbeda dan tidak dirangkum di sini.

• qwen/qwen3.5-27b — yang tertua dari ketiga generasi, terdaftar dengan jendela konteks 32,768 token pada $0.086 per juta token input dan $0.688 per juta token output, dengan tingkatan konteks yang lebih tinggi dihargai di atas itu.

• qwen/qwen3.8-27b — yang terbaru, terdaftar pada konteks native penuh 262.144 token dan di-host sendiri di infrastruktur kami sendiri, dengan $0,33 per juta token input dan $2,40 per juta token output.

• obsidian/Qwen3.8-27B — bobot Q​wen3.8 yang sama di bawah host yang berbeda, terdaftar dengan jendela konteks 262.144 token dan $0,40 per juta token input serta $4,21 per juta token output; host tersebut menyajikan konversi block-FP8 dengan menara visi yang dibiarkan pada presisi penuh.

Tidak ada id 27B di katalog yang sesuai dengan generasi Qwen3.6. Jika Anda menginginkan generasi menengah untuk keperluan perbandingan, bobotnya terbuka dan saran pengunduhan di atas berlaku; kami memang tidak menyediakannya.

Ketersediaan

Ketiga checkpoint adalah rilis dengan bobot terbuka di bawah Apache-2.0 pada organisasi Hugging Face milik vendor sendiri, jadi mengarahkan melalui kami hanyalah kemudahan, bukan satu-satunya jalur menuju model tersebut. Jika kami melayani kelas 27B, yang dilayani adalah tiga id di atas dan tidak ada yang lain, dan dua rute Qwen3.8 berbeda pada host dan harga, bukan pada bobot yang dilayaninya. Tidak ada apa pun di sini yang boleh ditafsirkan sebagai klaim tentang katalog Qwen yang lebih luas: kelas ukuran ini adalah tiga id dari daftar yang jauh lebih panjang, dan kami hanya menyebut ketiga id itu.

Bagi pembaca yang menginginkan kelas ukuran ini dalam jejak yang muat pada satu akselerator yang lebih kecil, orcarouter/OrcaSAQ-2-27B yang dihosting OrcaRouter adalah pengodean ulang presisi campuran tiga bit yang sadar sensitivitas dari bobot Qwen3.8-27B: 54 GB BF16 dikurangi menjadi 12,3 GB pada 3,21 bit per bobot, dengan perplexity terukur 5,6482 dibandingkan 5,6468 untuk sumbernya, kesepakatan top-1 93,2%, dan konteks 262.144 token yang dipertahankan. Angka-angka itu milik kami, diterbitkan di repositori dan dapat direproduksi darinya — yang menjadikannya angka yang dilaporkan vendor persis seperti jenis yang selama ini dilabeli demikian di halaman ini.

Apa yang belum terselesaikan

Satu hal benar-benar masih terbuka, dan layak dinyatakan daripada ditebak. Kartu model Qwen3.8-27B memuat catatan vendor bahwa versi hosted dengan jendela konteks 1 juta token dan alat bawaan resmi akan datang, tanpa tanggal yang disertakan. Sampai itu dirilis, angka konteks yang diperluas di atas tetap merupakan klaim kartu model, bukan tingkat layanan, dan 262.144 token native adalah angka yang harus dijadikan acuan perencanaan.

Ke mana pergi berikutnya

Halaman ini ada untuk mengarahkan Anda ke salah satu yang tepat dari tiga pilihan, bukan untuk mengulang apa yang sudah dibahas secara mendalam oleh halaman-halaman tetangganya. Jika generasi Qwen3.8 adalah yang Anda miliki, spesifikasi, jendela konteks, dan resep menjalankan lokalnya didokumentasikan di halaman masing-masing — mulailah dari spesifikasi lengkap di sana, bukan dari ringkasan di atas. Jika yang sebenarnya Anda inginkan adalah generasi setelah ini dan bukan kelas ukuran ini, itu adalah pertanyaan terpisah dengan dasar pembenaran yang berbeda, dan posisi mapan versus belum mapan tentangnya berada di halaman tersebut, bukan di sini. Untuk semua yang ada di antaranya, tiga baris di bagian daftar adalah petanya: cocokkan digit versinya, lalu konfirmasi dengan jumlah shard.