Qwen 3.8 27B开源模型Agent能力超越多款闭源旗舰

AYi · @AYi_AInotes · X·2026-08-18 21:52·18天前
AI 导读

开源模型Qwen 3.8 27B在Agentic Index榜单上得分超过GPT 5.6 Terra、Claude Opus 4.8等闭源旗舰,且能在单张RTX 3090或4090上本地运行,Q4量化仅需17GB显存。该模型为27B dense架构,靠高质量Agent轨迹后训练与混合注意力架构提升智力密度,前代Qwen3.6-27B约38分,本次实现大幅跃升。

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Qwen 3.8 27B开源模型Agent能力超越多款闭源旗舰

2026-08-18 21:52· 18天前
AI 导读

开源模型Qwen 3.8 27B在Agentic Index榜单上得分超过GPT 5.6 Terra、Claude Opus 4.8等闭源旗舰,且能在单张RTX 3090或4090上本地运行,Q4量化仅需17GB显存。该模型为27B dense架构,靠高质量Agent轨迹后训练与混合注意力架构提升智力密度,前代Qwen3.6-27B约38分,本次实现大幅跃升。

本地部署了Qwen3.8的兄弟,去给你的显卡敬个礼吧,

因为这个27B的开源模型,在Agent能力这个最硬核的赛道上,把所有闭源旗舰挨个干了一遍,

最新的Agentic Index榜单出来了,Qwen 3.8 27B的得分, 超过了 →GPT 5.6 Terra, →Claude Opus 4.8, →DeepSeek V4 Pro, →GLM 5.2, →Muse Spark 1.2,

而且它能在一张RTX 3090或者4090上本地跑,

Q4量化17GB显存,没有订阅费,没有速率限制,数据不出你的机器,

注意,是超过,不是接近,

而且赢的是综合Agentic Index,不是某个边角小项,测的是工具调用、编码、浏览器操作、多步骤任务,这些恰恰是大多数人每天用模型真正在干的活,

前代Qwen3.6-27B在这个榜上大概38分,一代跳了十几个点,

27B dense,没有MoE,没有万亿参数,靠的是高质量Agent轨迹后训练加混合注意力架构,把智力密度硬拉到了旗舰水平,

它在评测里生成了1.6亿tokens的思维链,中位数才4300万,小模型靠想得更久来弥补参数量,而本地推理的token成本接近电费,

这意味着你桌上那张打游戏的显卡,现在跑的Agent能力,比几个月前最贵的云端API还强,

闭源旗舰的护城河,正在被27B的开源权重和一张消费级显卡,一点一点填平。

AYihttps://x.com/i/article/2089627201750650880