画像・動画に対応した 27B dense の Qwen3.8 27B を追加しました

qwen3.8-27b を追加しました。Qwen Team が 2026 年 8 月に公開した、Qwen3.8 世代の 27B dense マルチモーダルモデルです。単価は入力 ¥90 / 出力 ¥640（1M tok・税込表示）で、Kimi K2.6 より安く、Gemma 4 31B より高い中間の価格帯です。

大規模 MoE の Qwen3.8 2.4T-A95B と同世代で、その能力を単一 GPU ノードに収まるサイズへ持ち込んだ位置付けです。2.4T-A95B と違い、画像・動画入力と思考の ON / OFF に対応します。

特徴

27B dense のハイブリッド構成

総パラメータ 27B の dense モデルです。Gated DeltaNet と Gated Attention を 3:1 で積み上げた 64 層構成で、ネイティブ 262,144 トークンのコンテキストを持ちます。HAI が提供する精度は BF16 です。モデルカードは Hugging Face（Apache 2.0）にあります。

コーディングとエージェント実行

Qwen3.5 のアーキテクチャを土台に、コーディング・専門業務・リサーチ・長時間のエージェント実行を重点的に強化した世代です。複数ステップの計画と環境からのフィードバック処理が改善され、タスクを最後まで完走させる方向に寄せています。

画像・動画入力

ネイティブの vision-language モデルで、テキストに加えて画像と動画を入力できます。STEM の図表・ドキュメント読解から長時間の動画理解までを想定した設計です。動画入力に対応するモデルは Gemma 4 31B・Qwen3.6 35B-A3B に続く 3 本目です。

思考の ON / OFF

思考してから回答するモデルで、既定は ON です。reasoning_effort に "none" を指定すると思考せず直接回答します（思考が強制される Qwen3.8 2.4T-A95B との違いです）。思考量は "low" / "medium" / "xhigh" などで調整でき、思考トークンは出力として課金されます（思考パラメータのお知らせ）。

ベンチマーク（Qwen 公表値）

Qwen はモデルカードで、前世代 Qwen3.6-27B・上位 API モデル Qwen3.7-Plus・Opus4.6 Max との比較スコアを公表しています。

Qwen3.8-27B と Qwen3.6-27B のコーディング / エージェント系ベンチマーク比較。Terminal Bench 2.1 が 73.0 対 63.4、SWE-bench Pro が 61.7 対 53.5、LiveCodeBench v6 が 90.3 対 83.9、IFBench が 79.5 対 69.1、GPQA Diamond が 89.2 対 87.8

ベンチマーク	Qwen3.8-27B	Qwen3.6-27B	Qwen3.7-Plus	Opus4.6 Max
Terminal Bench 2.1	73.0	63.4	64.0	78.2
SWE-bench Pro	61.7	53.5	57.6	53.4
LiveCodeBench v6	90.3	83.9	89.6	88.8
IFBench	79.5	69.1	79.1	62.5
GPQA Diamond	89.2	87.8	90.3	91.3

マルチモーダル系のスコアも公表されています。

Qwen3.8-27B と Qwen3.6-27B のマルチモーダル系ベンチマーク比較。OSWorld-Verified が 84.3 対 63.9、WebArena-Verified が 64.8 対 48.8、AndroidWorld が 81.9 対 70.3、MathVision が 90.0 対 85.1、CharXiv (RQ) が 83.7 対 78.4

ベンチマーク	Qwen3.8-27B	Qwen3.6-27B	Qwen3.7-Plus	Opus4.6 Max
OSWorld-Verified	84.3	63.9	73.3	72.7
WebArena-Verified	64.8	48.8	55.3	未掲載
AndroidWorld	81.9	70.3	81.0	62.0
MathVision	90.0	85.1	90.3	65.5
CharXiv (RQ)	83.7	78.4	85.8	66.0

前世代の Qwen3.6-27B に対しては、掲載した 10 指標すべてで上回っています。特に OSWorld-Verified（+20.4）と WebArena-Verified（+16.0）の伸びが大きく、GUI・ブラウザ操作を含むエージェント実行の改善が中心です。

上位モデルに対しては全面的に上位というわけではありません。Qwen3.7-Plus には Terminal Bench 2.1・SWE-bench Pro・OSWorld-Verified などで上回る一方、GPQA Diamond・MathVision・CharXiv (RQ) では下回っています。Opus4.6 Max には SWE-bench Pro・IFBench とマルチモーダル系で上回りますが、Terminal Bench 2.1 と GPQA Diamond では届いていません。

測定条件はベンチマークごとに異なります。SWE-bench Pro は Opus4.6 Max のみ公式発表値の引用で、他は Qwen 側が Claude Code harness（temperature = 1.0 / top_p = 0.95 / 256K コンテキスト）で再測定した値です。問題のあるタスクを修正した改訂版ベンチマークのため、公開リーダーボードとは直接比較できません。MathVision と CharXiv (RQ) はコードインタプリタなしの値で、一部の正解アノテーションを Qwen 側が修正しています。いずれのスコアも Qwen 自身による測定で、第三者の独立評価ではありません。Qwen の自社ベンチマーク（QwenSWEBench・CoWorkBench・JobBench・RecreationBench など）は上の表から除外しています。

使い方

model に qwen3.8-27b を指定します。

curl https://hai-api.hcloud.ltd/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer hai_..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.8-27b",
    "messages": [{"role":"user","content":"このエラーログの原因を特定してください"}]
  }'

思考を止める場合は reasoning_effort に "none" を渡します。

curl https://hai-api.hcloud.ltd/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer hai_..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.8-27b",
    "messages": [{"role":"user","content":"このレビューをポジティブ / ネガティブに分類: 最高でした"}],
    "reasoning_effort": "none"
  }'

画像・動画は OpenAI 互換の image_url / video_url コンテンツで渡します。

Claude Code から使う場合は次のように設定します。

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://hai-api.hcloud.ltd
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=hai_...
export ANTHROPIC_MODEL=qwen3.8-27b
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=deepseek-v4-flash
claude

Qwen が推奨するサンプリング設定は、思考 ON では temperature = 1.0 / top_p = 0.95、思考 OFF では temperature = 0.7 / top_p = 0.8 です。

注意点

混雑時にレート制限（429）を返すことがあります。 公開直後のモデルで提供リソースに限りがあるため、429 を受けた場合は時間を置いてリトライしてください
コンテキストは 256K（262,144）トークンです。 1M が必要な場合は Kimi K3 か DeepSeek V4 Flash を使ってください
思考の OFF（reasoning_effort: "none"）は /v1/chat/completions で動作を確認しています
出力はテキストのみです

単価とモデル一覧は料金ページ、モデル ID とセットアップ手順はドキュメントに掲載しています。