Qwen3.8-27B na Artificial Analysis: Brak jeszcze indeksu i dane, które go zastępują

Artificial Analysis nie zaindeksowało Qwen3.8 27B. Sprawdzono 2026-08-15: strona modelu na artificialanalysis.ai zwraca 404 — brak Intelligence Index, brak prędkości generowania, brak ceny AA, brak niezależnego benchmarku. Wagi Apache 2.0 udostępniono 13–14 sierpnia, więc to prawdopodobnie zmieni się w ciągu kilku dni lub tygodni; na razie się nie zmieniło. Dopóki to nie nastąpi, każda liczba dotycząca Qwen3.8 27B, jaką znajdziesz, to własna karta modelu Alibaba albo powtórka przez serwis informacyjny. Oto odpowiedź w jednym zdaniu, dane AA, które faktycznie istnieją dla rodziny Qwen3.8, oficjalne specyfikacje i uczciwa interpretacja tego, czym naprawdę są nagłówki „pobija wszystko”.

Nota o źródłach: wszystko poniżej jest oznaczone. Oficjalne oznacza wzięte z karty modelu Ali​baba o nazwie Qwen/Qwen3.8-27B na Hugging Face (sierpień 2026). Niezależne oznacza zmierzone i odtworzone przez stronę zewnętrzną — dla 27B nic jeszcze nie kwalifikuje się. Przekazane oznacza, że serwis informacyjny kopiuje dane producenta, co nie jest niezależne.

Odpowiedź w jednym wierszu, opatrzona datą.

• Qwen3.8 27B na Artificial Analysis: brak strony, brak wyniku. Adres URL artificialanalysis.ai/models/qwen-3-8-27b zwrócił „404 Page not found” podczas sprawdzania 2026-08-15.

• Krążące w sieci wyniki AA dla "Qwe​n 3.8" — Inteligencja 58, Agentic Index #1 — należą do Qwen3.8-Max, flagowego modelu API o 2,4 biliona parametrów. A nie do wersji 27B.

• Najnowszy 27B, który śledzi AA, to poprzednik Qwen3.6-27B: wskaźnik inteligencji ~37–38 w trybie rozumowania, ~55–59 tokenów/s. To jest twój punkt odniesienia dla tego, jak wygląda indeksowany 27B.

Co Artificial Analysis faktycznie pokazuje dla rodziny Qwen3.8

Ranking AA wymienia „Qwen3.8 2.4T A95B" — czyli Qwen3.8-Max — na pozycji Intelligence Index 58, co czyni go drugim najlepszym modelem o otwartych wagach w tym indeksie (strona Artificial Analysis z listą modeli, dostęp: 2026-08-15). 6 sierpnia 2026 r. indeks Agentic Index AA uplasował Qwen3.8-Max na 1. miejscu na świecie — po raz pierwszy chińskie laboratorium znalazło się na czele, wyprzedzając Claude Opus 5 i GPT-5.6 — co było szeroko relacjonowane tego dnia na podstawie listy rankingowej AA.

Żadna z tych liczb nie przenosi się na model 27B. Qwen3.8-Max to model API typu mixture-of-experts o 2,4T parametrów, z około 95B aktywnymi parametrami; model 27B to gęsty, samodzielnie hostowany plik do pobrania. Łączy je wspólna nazwa generacji, a nie ewaluacja.

Poprzednik jest twoją linią bazową: Qwen3.6-27B na AA

AA śledzi Qwen3.6-27B od miesięcy. W zależności od snapshotu osiąga około 37–38 w indeksie Intelligence Index w trybie wnioskowania (około 31 w trybie bez wnioskowania) przy ~55–59 tokenów/s — model na jednym GPU, który dobrze sobie radzi z modelami granicznymi średniej półki sprzed roku. Takiego właśnie kształtu danych należy oczekiwać, gdy AA zaindeksuje model 3.8-27B: indeks w tym samym przedziale, prędkość na sprzęcie konsumenckim oraz cena, która w większości odzwierciedla wybór hostingu. Traktuj to jako punkt odniesienia, nie prognozę — model 3.8-27B dodaje hybrydową uwagę i natywne wejście wideo, a każde z nich może zmienić wyniki.

Oficjalne dane: karta modelu firmy Ali​baba — nie niezależna.

To są zweryfikowane specyfikacje z karty modelu Qwen/Qwen3.8-27B (Apache 2.0, sierpień 2026):

• 27B parametrów gęstych (28B z enkoderem wizyjnym), 64 warstwy, rozmiar ukryty 5,120, słownik 248,320.

• Hybrydowa uwaga: 48 głowic liniowej uwagi (Gated DeltaNet) plus 16 pełnych głowic Gated Attention — mniej więcej podział 3:1 między liniową a pełną uwagą.

• Kontekst: 262 144 natywne tokeny, rozszerzalny do 1 000 000 dzięki YaRN.

• Dane wejściowe: tekst, obraz i wideo natywnie; tryb myślenia włączony domyślnie.

• Rozmiar: ~55,6 GB w BF16; ~16–17 GB wag przy Q4 — 24 GB GPU to praktyczny cel dla pojedynczej karty.

Benchmarki raportowane przez producenta z tej samej karty (słowo Alibaby, niepotwierdzone): Terminal-Bench 2.1 73.0; SWE-bench Pro 61.7; LiveCodeBench v6 90.3; GPQA Diamond 89.2; OSWorld-Verified 84.3.

Czym naprawdę są nagłówki „to bije wszystko”

Chiński serwis informacyjny o technologii (Gate.it, połowa sierpnia 2026) otwiera wiadomość nagłówkiem „Qwen3.8 27B pokonuje Muse Glimmer od Meta we wszystkich 8 benchmarkach” — Terminal-Bench 2.1 73.0 vs 51.7, SWE-bench Pro 61.7 vs 51.2 — i twierdzi, że wygrywa z Claude Opus 4.6 w 15 z 19 pokrywających się testów. Te liczby to dane z karty modelu Ali​baby, skopiowane do podsumowania wiadomości. Żadne zewnętrzne laboratorium nie uruchomiło modelu 27B, a serwis nie twierdzi, że którekolwiek to zrobiło. „Relacjonowanie przez podmioty trzecie” oznacza tutaj powtórzenie przez podmioty trzecie, a nie weryfikację przez podmioty trzecie.

Dlaczego nie ma ceny AA dla 27B — i co ci to mówi.

AA wycenia modele według punktu końcowego API. Model 27B nie ma jeszcze oficjalnego hostowanego API: hosting Qwe​n Cloud od Ali​baba ma się pojawić „wkrótce” z kontekstem 1M tokenów. Nie ma czego wyceniać. To jest prawdziwy kontrast w centrum tego modelu. Qwen3.8 27B to do pobrania z otwartymi wagami; jego cena to twój rachunek za prąd. Przy Q4 na karcie 24 GB kosztuje to $0 za token. Flagowy model Qwen3.8-Max dostępny tylko przez API kosztuje $2 za milion tokenów wejściowych / $6 za milion tokenów wyjściowych. Model hostowany lokalnie nie pojawia się w indeksie cen API właśnie dlatego, że jest darmowy za token — odwrotnie niż w przypadku każdego modelu API, który AA wycenia.

Czego używać, dopóki AA tego nie zaindeksuje

• Chcesz dziś niezależnie ocenianego Qwena 27B: uruchom lub wywołaj Qwen3.6-27B. Jest sklasyfikowany jako AA (Inteligencja ~37–38 w trybie rozumowania), Apache 2.0, do samodzielnego hostowania, i jest to model, który 3.8-27B musi pokonać. Jeśli wolisz wywoływać go przez API niż uruchamiać, znajdziesz go w katalogu OrcaRouter w cenie producenta z 0% narzutu — jeden klucz, bez drugiej umowy.

• Chcesz flagowy model API: Qwen3.8-Max ma indeks AA na poziomie 58 i jest #1 w Agentic, w cenie $2/$6 za 1M tokenów. Płacisz za 2.4T MoE, a nie za model lokalny.

• Chcesz konkretnie model 3.8-27B: pobierz wagi Apache-2.0 i hostuj je samodzielnie. Traktuj każdy benchmark jako słowo Ali​baby, dopóki niezależny harness nie opublikuje wyników. Obserwuj stronę modelu AA (artificialanalysis.ai/models/qwen-3-8-27b) i otwarte harnessy — gdy pojawi się prawdziwa liczba, będzie to oczywiste.

Najważniejsze

Qwen3.8 27B nie ma wyniku Artificial Analysis, ponieważ Artificial Analysis go nie zmierzył — i nie ma ceny AA, bo to model samodzielnie hostowany, a nie API. Każdy nagłówek w stylu „Qwen 3.8 bije X”, jaki można dziś znaleźć, to karta modelu Alibaby w kostiumie wiadomości. Liczby, które są w tej historii naprawdę niezależne, pochodzą od rodzeństwa: Qwen3.8-Max z Intelligence 58 i #1 w Agentic Index, oraz Qwen3.6-27B z ~37–38. Trzymaj się ich; dane samego 27B traktuj jako deklaracje producenta, dopóki nie uruchomi go ktoś niezależny. Zaglądaj tu ponownie — ta strona zmieni się w dniu, w którym AA opublikuje swoje wyniki.