Qwen 27B: Qual 27B você tem em mãos e qual baixar

Três checkpoints na linha Qwen da Alibaba carregam o número 27, e não são o mesmo modelo: Qwen3.5-27B, Qwen3.6-27B e Qwen3.8-27B são uma única classe de tamanho distribuída por três gerações, separadas na string por nada além de um conjunto de dígitos de versão. Esta é uma página de referência permanente, e não um relatório de lançamento, e o que a justifica é a demanda de busca de primeira parte que medimos em 2026-10-13: 839 impressões e 24 cliques em cinquenta consultas sobre o radical 27B e seus qualificadores, contra 72 impressões e um único clique nas duas consultas cruas qwen 27b dentro desse conjunto. Cinquenta consultas perseguindo uma única classe de tamanho, com quase ninguém buscando o radical cru, é a assinatura de confusão de navegação e não de um lançamento. As datas de lançamento abaixo datam cada checkpoint; não são um anúncio. A tarefa aqui é desambiguação primeiro e especificação depois — um leitor que sai sabendo qual 27B baixar foi atendido, e um que sai sabendo apenas que a linha contém vários modelos 27B não foi.

A lista de 27B, num relance

Todos os membros da linha que contém 27B no nome, em ordem de lançamento. ID completo do repositório, geração e a data em que os pesos foram publicados:

• Qwen/Qwen3.5-27B — geração Qwen3.5 — pesos publicados em 24 de fevereiro de 2026.

• Qwen/Qwen3.6-27B — geração Qwen3.6 — pesos publicados em 21 de abril de 2026.

• Qwen/Qwen3.8-27B — geração Qwen3.8 — pesos publicados em 5 de agosto de 2026.

Essa é a lista completa, e três coisas decorrem disso que poupam tempo aos leitores. Primeiro, as quantizações da mesma geração não são membros adicionais: Qwen/Qwen3.5-27B-FP8 e Qwen/Qwen3.5-27B-GPTQ-Int4, Qwen/Qwen3.6-27B-FP8, e Qwen/Qwen3.8-27B-FP8 são os mesmos pesos recodificados em precisão menor para hardware que os deseja, publicados sob a mesma licença. Segundo, os três checkpoints de chat são acompanhados por trabalho derivado da comunidade — mais visivelmente a família orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored hospedada no OrcaRouter, que republica os pesos do Qwen3.8 nos formatos GGUF, MLX, NVFP4, FP8 e INT8, ao lado de orcarouter/Qwen3.8-27B-MLX, uma conversão dos pesos base não modificados. Terceiro, um checkpoint genuinamente chamado 27B não pode ser anterior à geração Qwen3.5, porque as gerações anteriores usaram tamanhos diferentes em toda a linha: o Qwen3 foi lançado com um 32B denso e um par de mistura de especialistas 30B-A3B, e o Qwen2.5 foi lançado com 32B e 72B, sem nenhum 27B em qualquer das duas linhas.

Como saber qual você tem

A armadilha da nomenclatura é que o mesmo número aparece em três gerações diferentes, e os dígitos de versão são a única diferença na string. Isso não é um problema cosmético, porque os três checkpoints são, fora isso, descritos de forma idêntica no nível que um arquivo local oferece. Todos os três reportam model_type qwen3_5 e arquitetura Qwen3_5ForConditionalGeneration em sua configuração, e todos os três carregam 27.781.427.952 parâmetros — cerca de 27,78 bilhões, contados a partir do índice de tensores, e não do texto de marketing — e todos os três declaram os mesmos 55,56 GB de pesos BF16. Um diretório chamado 27b no disco, ou uma configuração sem o nome do fornecedor, portanto, identifica o tamanho e nada mais.

O que identifica a geração é o caminho do repositório, a data de publicação e a contagem de shards em model.safetensors.index.json:

• Qwen/Qwen3.5-27B — 11 fragmentos contendo 1.199 tensores, um checkpoint BF16 de 55,56 GB, índice escrito em 24 de fevereiro de 2026. Seu índice lista 96 tensores float32 totalizando 8.448 parâmetros, cerca de 33 KB: valores de gating e normalização por camada que as duas gerações posteriores moveram para BF16.

• Qwen/Qwen3.6-27B — 15 fragmentos contendo 1.199 tensores, um checkpoint BF16 de 55,56 GB, índice escrito em 21 de abril de 2026. Todos os 1.199 tensores são BF16.

• Qwen/Qwen3.8-27B — 18 shards contendo 1.199 tensores, um checkpoint BF16 de 55,56 GB, índice gravado em 5 de agosto de 2026. Todos os 1.199 tensores são BF16.

A contagem de shards é o indício mais útil quando o caminho do repositório foi perdido, porque ela acompanha os arquivos baixados — e os nomes dos arquivos de shard também diferem, aparecendo como model.safetensors-00001-of-00011 para a geração Q​wen3.5, em contraste com model-00001-of-00018 para o Q​wen3.8. Se o que você tem é uma build quantizada em vez da versão BF16, leia os dígitos da versão no nome do repositório do quantizador: esse é o único lugar em que a geração sobrevive a uma recodificação.

O que realmente difere em termos práticos?

Depois que você sabe qual dos três tem, as diferenças que mudam a decisão de download são menores do que os números de versão sugerem. Cada número abaixo é atribuído a quem o publicou, e nenhum deles é testado de forma independente por nós.

• Contexto, reportado pelo fornecedor. Todos os três cartões de modelo indicam 262.144 tokens nativamente. Os cartões do Qwen3.5-27B e do Qwen3.6-27B indicam extensão de até 1.010.000 tokens; o cartão do Qwen3.8-27B indica 1.000.000. O valor nativo é idêntico em todos os casos — a diferença está inteiramente na alegação estendida, e trata-se de uma alegação do cartão, não de um teto medido.

• Licença, informada pelo fornecedor. Todos os três trazem apache-2.0 no próprio cartão de modelo do fornecedor. A mesma licença cobre as recodificações oficiais em FP8 e GPTQ-Int4 de cada geração, portanto reduzir a precisão não altera seus termos.

• O que a licença permite e o que as pessoas constroem com ela.A Apache-2.0 permite uso comercial, modificação e redistribuição com atribuição, e é por isso que existem relançamentos de terceiros ao lado dos pesos upstream: conversões de precisão alternativa, quantizações derivadas e variantes modificadas são todas redistribuíveis nos mesmos termos. Esse fato de licenciamento é tudo o que esta página diz sobre a consulta qualificada mais comum neste termo base, qwen 27b uncensored — derivados modificados e renomeados são permitidos pela licença, e o que qualquer um deles em particular faz é uma questão para o seu próprio mantenedor.

• Disponibilidade de quantização após o lançamento, contagens de downloads de terceiros. A cobertura GGUF não é igualmente madura entre as três gerações. No momento da redação, os repositórios GGUF da unsloth para esta classe de tamanho registavam 105.370 downloads em 26 ficheiros para a geração Q​wen3.5, 578.462 em 26 ficheiros para a Q​wen3.6 e 6.650.349 em 30 ficheiros para a Q​wen3.8 — uma diferença de mais de sessenta vezes entre a mais antiga e a mais recente. As progressões de tamanho diferem nas extremidades: 11,21 GB em UD-Q2_K_XL, subindo para 28,60 GB em Q8_0 na Q​wen3.5; 11,85 GB a 28,60 GB na Q​wen3.6; e 9,83 GB em UD-Q2_K_XL até 31,46 GB em UD-Q8_K_XL na Q​wen3.8, que abrange tanto valores mais baixos como mais altos do que os dois conjuntos mais antigos. O NVFP4 é o indício mais claro da mesma tendência: as gerações Q​wen3.6 e Q​wen3.8 têm, cada uma, várias conversões com muitos downloads, lideradas pela unsloth, com 878.812 e 1.941.507 downloads, respetivamente, enquanto as compilações NVFP4 da geração Q​wen3.5 são pequenos esforços da comunidade, na casa das centenas a poucos milhares.

• Controles de pensamento, conforme relatado pelo fornecedor. A superfície de controle mudou a cada geração, e esta é a parte mais propensa a quebrar uma atualização. Qwen3.5-27B e Qwen3.6-27B pensam por padrão e aceitam uma flag de desativação; nenhum dos dois oferece suporte ao antigo Qwen3 /think soft switch. Qwen3.6-27B adiciona preserve_thinking como opção opt-in para reter traços de raciocínio entre turnos. Qwen3.8-27B adiciona uma reasoning_effort configuração com níveis xhigh, medium e low, com xhigh como padrão, e ativa preserve_thinking por padrão para todas as cargas de trabalho. Se o seu harness codifica de forma fixa um template de chat escrito para a geração Qwen3.5, essa é a diferença que vai morder primeiro.

• O que não mudou. A contagem de parâmetros, a string de arquitetura, a janela de contexto nativa e a licença são idênticas nos três. Escolher entre eles é escolher o treinamento e as ferramentas de uma geração, não um tamanho e nem uma base legal.

Quais deles servimos

No catálogo do OrcaRouter, três ids carregam hoje a classe 27B, e são todo o conjunto: qwen/qwen3.5-27b, qwen/qwen3.8-27b e o hospedado pela Obsidian obsidian/Qwen3.8-27B. Os outros ids sob nosso cartão Q​wen são de tamanhos diferentes e gerações diferentes e não são resumidos aqui.

• qwen/qwen3.5-27b — o mais antigo das três gerações, listado com uma janela de contexto de 32.768 tokens a US$ 0,086 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,688 por milhão de tokens de saída, com níveis de contexto mais alto precificados acima disso.

• qwen/qwen3.8-27b — o mais recente, listado com o contexto nativo completo de 262.144 tokens e auto-hospedado em nossa própria infraestrutura, a US$ 0,33 por milhão de tokens de entrada e US$ 2,40 por milhão de tokens de saída.

• obsidian/Qwen3.8-27B — os mesmos pesos do Qwen3.8 sob um host diferente, listado com uma janela de contexto de 262.144 tokens e US$ 0,40 por milhão de tokens de entrada e US$ 4,21 por milhão de tokens de saída; esse host serve a conversão block-FP8 com a torre de visão mantida em precisão total.

Não existe um ID 27B no catálogo correspondente à geração Qwen3.6. Se quiser a geração intermédia para trabalho de comparação, os pesos estão abertos e a recomendação de download acima aplica-se; simplesmente não o servimos.

Disponibilidade

Todos os três checkpoints são lançamentos de pesos abertos sob Apache-2.0 na própria organização Hugging Face do fornecedor, portanto o encaminhamento através de nós é uma conveniência e não a única via para o modelo. Onde servimos a classe de 27B, são os três ids acima e nada mais, e as duas rotas Qwen3.8 diferem no host e no preço, e não nos pesos que servem. Nada aqui deve ser interpretado como uma afirmação sobre o catálogo mais amplo da Qwen: esta classe de tamanho corresponde a três ids de uma lista muito mais longa, e mencionamos apenas esses três.

Para leitores que desejam essa classe de tamanho em um espaço que caiba em um único acelerador menor, o orcarouter/OrcaSAQ-2-27B hospedado na OrcaRouter é uma recodificação de precisão mista de três bits ciente da sensibilidade dos pesos do Qwen3.8-27B: 54 GB de BF16 reduzidos a 12,3 GB a 3,21 bits por peso, com perplexidade medida de 5,6482 contra 5,6468 da fonte, 93,2% de concordância top-1 e o contexto de 262.144 tokens preservado. Esses números são nossos, publicados no repositório e reproduzíveis a partir dele — o que os torna números relatados pelo fornecedor exatamente do tipo que esta página vem rotulando como tal ao longo de todo o texto.

O que não está resolvido

Uma coisa está genuinamente em aberto, e vale a pena declarar isso em vez de adivinhar. A ficha do modelo Qwen3.8-27B traz uma nota do fornecedor de que uma versão hospedada com uma janela de contexto de 1M tokens e ferramentas oficiais integradas está por vir, sem data associada. Até que isso seja lançado, os números de contexto estendido acima continuam sendo alegações da ficha do modelo, e não níveis de serviço, e os 262.144 tokens nativos são o número com o qual planejar.

Para onde ir a seguir

Esta página existe para encaminhá-lo para a opção correta entre três, não para repetir o que as páginas vizinhas já cobrem em profundidade. Se a geração Qwen3.8 é a que você tem, sua especificação, janela de contexto e receitas de execução local estão documentadas em suas próprias páginas — comece pela especificação completa de lá, em vez do resumo acima. Se o que você realmente quer é a geração seguinte a esta, e não esta classe de tamanho, essa é uma questão separada e justificada de forma diferente, e a posição consolidada versus não consolidada sobre ela pertence àquela página, não aqui. Para tudo o que estiver no meio, as três linhas na seção de lista são o mapa: confira os dígitos da versão e depois confirme com a contagem de shards.