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Qwen: Qwen3.8 27B (batch)
qwen/qwen3.8-27b:batch
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
qwen/qwen3.8-27b:batch é um modelo denso de linguagem e visão com 27 bilhões de parâmetros, de pesos abertos, da Qwen, listado no OpenRouter como variante em lote. Aceita texto, imagem e vídeo como entradas e produz texto, com contexto nativo de 262.144 tokens que o fornecedor descreve como extensível até um milhão. O raciocínio vem ativado por padrão e seu esforço é ajustável por requisição. A ficha do fornecedor relata ganhos em codificação e tarefas agênticas, mas são números autopublicados aguardando confirmação independente.[1][2]
Pontos fortes
- Design nativo de visão e linguagem: aceita texto, imagens e vídeo; a ficha cita documentos, diagramas de STEM e vídeos de horas de duração.[1][2]
- Benchmarks publicados pelo fornecedor relatam resultados fortes em codificação, tarefas agênticas e de horizonte longo.[2]
- Pesos abertos sob Apache-2.0, compatíveis com Transformers, vLLM e SGLang; amplos controles de API com ferramentas, saída estruturada e raciocínio ajustável.[1][2]
Limitações
- Os números de desempenho são publicados pelo fornecedor; este pacote não inclui avaliação independente, portanto valide em suas próprias cargas de trabalho.[1][2]
- A saída é apenas texto; não gera imagens nem vídeo apesar da entrada multimodal.[1]
- A data de corte do conhecimento não é informada e a evidência de catálogo não documenta o comportamento específico em lote nem características de segurança.[1]
Onde usar
- Trabalhos em lote offline, como sumarização em massa, revisão de código ou rotulagem de dados, que toleram processamento assíncrono.[1]
- Assistentes multimodais que interpretam imagens ou vídeos longos e respondem em texto.[1][2]
- Fluxos de codificação agêntica e de várias etapas em que o esforço de raciocínio ajustável ajuda a equilibrar custo e profundidade.[1][2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Qwen: Qwen3.8 27B (batch)Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · Qwen: Qwen3.8 27B (batch)Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
Qwen3.8 27B is an open-weight dense vision-language model from Qwen. It is suited for coding, professional workflows, research, multimodal interaction, and long-running agent tasks, with flexible thinking that can be...
Especificações
- ID do modelo
- qwen/qwen3.8-27b:batch
- ID canônico
- qwen/qwen3.8-27b-20260814
- Criador
- qwen
- Adicionado ao OpenRouter
- 14.08.2026
- Comprimento de contexto
- 262,144
- Modalidade
- text+image+video->text
- Modalidades de entrada
- text, image, video
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.160 / saída $2
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | CC — abaixo da faixa B | raciocínio: opcional · padrão xhigh · esforços: xhigh, medium, low, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programação | AA — próximos 20% da coorte | — |
| Agentes | AA — próximos 20% da coorte | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: opcional · padrão xhigh · esforços: xhigh, medium, low, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | entrada: video |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Intelligence index | 20.1 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Coding index | 68.1 | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 45.8 | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfrabf16 | 262,144 | $0.160 | $2 | — | — | — |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
Artigos relacionados
Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.