Qwen3.8-27B no Artificial Analysis: Ainda Sem Índice, e os Dados que o Substituem

A Artificial Analysis não indexou o Qwen3.8 27B. Verificado em 2026-08-15, a página do modelo em artificialanalysis.ai retorna 404 — sem Intelligence Index, sem velocidade de saída, sem preço AA, sem benchmark independente. Os pesos Apache 2.0 foram disponibilizados em 13 e 14 de agosto, então isso provavelmente mudará em dias ou semanas; ainda não mudou. Até que isso aconteça, todo número do Qwen3.8 27B que você encontrar é a ficha técnica da própria Ali​baba ou um veículo de imprensa repetindo-a. Aqui está a resposta em uma linha, os dados da AA que existem para a família Qwen3.8, as especificações oficiais e uma leitura honesta do que realmente são as manchetes de “bate tudo”.

Nota sobre as fontes: tudo abaixo está rotulado. Oficial significa retirado da ficha do modelo Qwen/Qwen3.8-27B da Ali​baba no Hugging Face (agosto de 2026). Independente significa medido e reproduzido por uma parte externa — ainda nada se qualifica para o 27B. Repassado significa que um veículo de imprensa copia números do fornecedor, o que não é independente.

A resposta de uma linha, datada

• Qwen3.8 27B no Artificial Analysis: sem página, sem pontuação. A URL artificialanalysis.ai/models/qwen-3-8-27b retornou "404 Page not found" quando verificada em 2026-08-15.

• As pontuações AA do "Qwen 3.8" que circulam online — Inteligência 58, Índice Agêntico #1 — pertencem ao Qwen3.8-Max, o carro-chefe da API de 2,4T de parâmetros. Não ao de 27B.

• O 27B mais recente que a AA rastreia é o predecessor Qwen3.6-27B: Índice de Inteligência ~37–38 em modo de raciocínio, ~55–59 tokens/seg de saída. Essa é a sua referência para como um 27B indexado se parece.

O que a Artificial Analysis realmente mostra para a família Qwen3.8

O leaderboard da AA lista "Qwen3.8 2.4T A95B" — que é o Qwen3.8-Max — com Intelligence Index 58, o segundo melhor modelo de pesos abertos no índice (página de modelos do Artificial Analysis, acessada em 15 de agosto de 2026). Em 6 de agosto de 2026, o Agentic Index da AA classificou o Qwen3.8-Max em 1º lugar no ranking global — a primeira vez que um laboratório chinês alcançou o topo, à frente do Claude Opus 5 e do GPT-5.6 — como amplamente noticiado a partir do leaderboard da AA naquele dia.

Nenhum desses números se transfere para o 27B. Qwen3.8-Max é um modelo de API de mistura de especialistas com 2.4T de parâmetros e aproximadamente 95B de parâmetros ativos; o 27B é um download denso e auto-hospedável. Eles compartilham um rótulo de geração, não uma avaliação.

O predecessor é sua linha de base: Qwen3.6-27B em AA

AA acompanha o Qwen3.6-27B há meses. Dependendo do snapshot, ele pontua ~37–38 no Intelligence Index em modo de raciocínio (cerca de 31 em modo sem raciocínio) a ~55–59 tokens/seg — um modelo de GPU única que se mantém firme contra modelos de fronteira de médio porte de um ano atrás. Esse é o formato dos dados a esperar quando a AA indexar o 3.8-27B: um índice na mesma faixa, uma velocidade em hardware de consumo e um preço que reflete principalmente a escolha de hospedagem. Trate-o como uma linha de base, não uma previsão — o 3.8-27B adiciona atenção híbrida e entrada de vídeo nativa, qualquer uma das quais pode alterar os números.

Os dados oficiais: o cartão do modelo da Ali​baba, não independente.

Estas são as especificações verificadas do cartão do modelo Qwen/Qwen3.8-27B (Apache 2.0, agosto de 2026):

• 27B parâmetros densos (28B com o codificador de visão), 64 camadas, tamanho oculto 5.120, vocabulário 248.320.

• Atenção híbrida: 48 cabeças de atenção linear (Gated DeltaNet) mais 16 cabeças completas de Atenção Gated — aproximadamente uma divisão de 3:1 entre linear e completa.

• Contexto: 262.144 tokens nativos, expansível para 1.000.000 via YaRN.

• Entrada: texto, imagem e vídeo nativamente; modo de raciocínio ativado por padrão.

• Tamanho: ~55,6 GB em BF16; ~16–17 GB de pesos em Q4 — uma GPU de 24 GB é o alvo prático de placa única.

Benchmarks relatados pelo fornecedor da mesma placa (palavra da Ali​baba, não reproduzidos): Terminal-Bench 2.1 73.0; SWE-bench Pro 61.7; LiveCodeBench v6 90.3; GPQA Diamond 89.2; OSWorld-Verified 84.3.

O que as manchetes "it beats everything" realmente são

Uma retransmissão de notícias de tecnologia chinesa (Gate.it, meados de agosto de 2026) abre com "Qwen3.8 27B supera o Muse Glimmer da Meta em todos os 8 benchmarks" — Terminal-Bench 2.1 73,0 vs 51,7, SWE-bench Pro 61,7 vs 51,2 — e afirma vitórias sobre o Claude Opus 4.6 em 15 dos 19 testes em comum. Esses números são os da ficha técnica do modelo da Ali​baba, copiados em um resumo de notícias. Nenhum laboratório externo executou o 27B, e a retransmissão não afirma que alguém o fez. "Cobertura de terceiros" aqui significa repetição por terceiros, não verificação por terceiros.

Por que não há preço AA para o 27B — e o que isso te diz

AA precifica modelos por endpoint de API. O 27B ainda não tem uma API hospedada oficial: a hospedagem do Qwen Cloud da Alibaba está "em breve" com um contexto de 1M de tokens. Não há nada para precificar. Esse é o contraste real no centro deste modelo. Qwen3.8 27B é um download de pesos abertos; o preço é a sua conta de eletricidade. Em Q4, em uma placa de 24 GB, custa $0 por token. O carro-chefe exclusivo de API Qwen3.8-Max custa $2 por milhão de entrada / $6 por milhão de saída. Um modelo auto-hospedado não aparece em um índice de preços de API justamente porque é gratuito por token — o oposto da situação de todos os modelos de API que a AA precifica.

O que usar até a AA indexar

• Você quer um Qwe​n 27B avaliado de forma independente hoje: rode ou chame Qwen3.6-27B. Ele é classificado como AA (Inteligência ~37–38 em modo de raciocínio), Apache 2.0, auto-hospedável, e é o modelo que o 3.8-27B precisa superar. Se você preferir chamá-lo via API em vez de executá-lo, ele está no catálogo do OrcaRouter ao preço de tabela do provedor com 0% de acréscimo — uma chave, sem segundo contrato.

• Você quer o carro-chefe da API: Qwen3.8-Max tem índice AA de 58 e é o #1 em Agentic, a US$ 2/US$ 6 por 1M de tokens. Você está pagando por um MoE de 2.4T, não por um modelo local.

• Você quer o 3.8-27B especificamente: baixe os pesos Apache-2.0 e faça self-host. Trate cada benchmark como palavra da Ali​baba até que um harness independente publique. Acompanhe a página do modelo AA (artificialanalysis.ai/models/qwen-3-8-27b) e os harnesses abertos — quando um número real surgir, será óbvio.

O resultado final

O Qwen3.8 27B não tem pontuação no Artificial Analysis porque o Artificial Analysis não o mediu — e não tem preço AA porque é um modelo auto-hospedado, não uma API. Toda manchete "Qwen 3.8 vence X" que você encontrar hoje é o model card da Alibaba fantasiado de notícia. Os números genuinamente independentes nesta história pertencem aos irmãos: Qwen3.8-Max com 58 de Inteligência e #1 no Agentic Index, e Qwen3.6-27B com ~37–38. Apoie-se nesses; trate os valores do próprio 27B como alegações do fornecedor até que alguém independente o teste. Volte mais tarde — esta página mudará no dia em que a AA publicar.