Qwen3.8 27B

obsidian/Qwen3.8-27B
視覺工具JSON推理
來自 obsidian · 2026-08-15

Qwen3.8 27B 以 block-FP8 格式部署，以實現更高的吞吐量和更低的記憶體佔用，同時視覺塔保持全精度。保留了原始模型的推理、編碼、多語言表現和工具使用能力。 旨在針對各種提示提供直接、完整的回應。模型可能偶爾會附加簡短的資訊性免責聲明，這些聲明繼承自基礎模型的訓練。 非常適合 AI 研究、安全性測試、紅隊演練、代理開發、編碼助手，以及其他受益於最大輸出靈活性的進階 AI 應用。

適用場景:reasoningvision
端點:/v1/chat/completions/v1/responses
上下文262K tokens
輸入模態text + image + video
輸出模態text
適用場景reasoning, vision
p50 首字節3.44 s
輸入$0.40/ 百萬 tokens
輸出$4.21/ 百萬 tokens
p50 首字節3.44 s7 天
p95 首字節10.00 s7 天
流量706.8Mtokens / 7 天
取得 Qwen3.8 27B API →▶ 在 Playground 中試用</> 透過 API 使用

程式碼範例

用任意 SDK 呼叫

相容 OpenAI——沿用你現有的 SDK

  • OpenAI SDKhttps://api.orcarouter.ai/v1
import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
    api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="obsidian/Qwen3.8-27B",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

支援的參數

  • frequency_penalty
  • include_reasoning
  • logprobs
  • max_tokens
  • min_p
  • presence_penalty
  • reasoning
  • repetition_penalty
  • response_format
  • seed
  • stop
  • structured_outputs
  • temperature
  • tool_choice
  • tools
  • top_k
  • top_p

價格

價格
輸入 / 1M tokens$0.400
輸出 / 1M tokens$4.21
貨幣USD

費用計算器

每月 token 數10MM
輸入占比70%%
預計每月 $15.43

基於標價的估算

Token 與費用估算器

輸入 Token: 6每次請求費用: $0.002107

僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。

效能

最近 7 天
p50 首字節
3.44 s
輸出速度
81.5 tok/s
p95 首字節
10.00 s
錯誤率
7.7%

公開基準測試

最近評估 2026-08-14
68.1
AA Coding
優於所參與比較模型中的 74%
第 35 / 共 138
33.7
AA Intelligence
優於所參與比較模型中的 66%
第 47 / 共 147
GPQA Diamond
90.5
Humanity's Last Exam
33.9
Long-Context Recall
82.0
SciCode
46.6
tau_banking
48.0
terminalbench_v2_1
79.8
terminalbench_v4_0
5.6
來源: artificialanalysis.ai

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比較一覽

Qwen3.8 27BQwen3.6 35B A3BGemma 4 26B A4B
輸入 $/百萬$0.40$0.31$0.25
輸出 $/百萬$4.21$4.21$2.90
上下文262K262K262K
品質4/104/104/10
並排比較並排比較並排比較

瀏覽 AI 模型比較 →

常見問題

在 OrcaRouter 上，Qwen3.8 27B 的價格是多少？
Qwen3.8 27B 透過 OrcaRouter 的定價為每百萬輸入代幣 $0.40，每百萬輸出代幣 $4.21。價格由路由層即時提供。
Qwen3.8 27B 的上下文視窗是什麼？
Qwen3.8 27B 支援 262K 個標記的上下文窗口。使用長上下文功能（RAG、摘要）直至該限制。
如何透過 OpenAI SDK 呼叫 Qwen3.8 27B？
將 OpenAI 的 base_url 設定為 https://api.orcarouter.ai/v1，提供您的 OrcaRouter API 金鑰，並在 chat.completions.create 呼叫中傳入 model=\"obsidian/Qwen3.8-27B\"。
OrcaRouter 是否會對 Qwen3.8 27B 進行速率限制？
每個模型的速率限制會遵循您的 OrcaRouter 方案。免費方案附帶保守的上限；付費方案則會提高這些上限。請查看 /pricing 以了解目前的配額。

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Qwen3.8 27B•$0.40/M in•3444ms p50•透過 OrcaRouter
HTML <a href="https://www.orcarouter.ai/models/obsidian/qwen3.8-27b" target="_blank"> <img src="https://www.orcarouter.ai/embed/obsidian/qwen3.8-27b.svg" alt="Qwen3.8 27B 於 OrcaRouter" /> </a>
Markdown [![Qwen3.8 27B](https://www.orcarouter.ai/embed/obsidian/qwen3.8-27b.svg)](https://www.orcarouter.ai/models/obsidian/qwen3.8-27b)

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GET /api/public/models/obsidian/qwen3.8-27b開啟
機器可讀:/llms.txt/llms-full.txt