2026年08月17日 13時47分 AI

ローカルで動かせる「Qwen3.8-27B」が無償公開、一部ベンチマークでClaude Opus 4.6 Max超え

アリババのQwenチームが270億パラメーターのAIモデル「Qwen3.8-27B」を公開しました。モデルのウェイトはApache License 2.0で公開されており、条件を守れば商用利用も可能。手元のPCに導入できるオープンウェイトモデルながら、一部の性能テストではAnthropicの高性能モデル「Claude Opus 4.6 Max」を上回る結果も報告されています。

We promised open weights for Qwen3.8. Now, time to meet them! 🎉

⚡ Qwen3.8-27B:
- A native multimodal dense model. With just 27B parameters, it outperforms Qwen3.7-Plus overall and shines in real-world coding & office workflows.
- 262K native context, easily extendable to 1M… pic.twitter.com/QuN8oWkG4C
— Qwen (@Alibaba_Qwen) 2026年8月14日

Qwen3.8シリーズは2026年7月に登場が予告され、当初は2兆4000億パラメーターの「Qwen3.8-Max-Preview」が先行して利用可能になりました。その後アリババは8月に正式版の「Qwen3.8-Max」を発表。Qwen3.8-Maxはソフトウェア開発や長期間にわたる自律作業を重視したモデルで、研究論文の再現や改良に125時間以上取り組んだり、人間の介入なしに16日間ソフトウェア開発を続けたりする能力がアピールされていました。

アリババが「Qwen3.8」のオープンモデル化を予告、「Claude Fable 5に次ぐ性能」で2.4兆パラメーターの大型モデル - GIGAZINE

さらにアリババはQwen3.8-Maxの基になった「Qwen3.8-2.4T-A95B」のモデルデータも無償公開しました。Qwen3.8-2.4T-A95Bは2兆4000億という膨大なパラメーターを備えていますが、処理する内容に応じて一部だけを動かす「Mixture-of-Experts(MoE)」方式を採用しており、推論時に使用するパラメーターは950億です。それでも実行にはデータセンター級の計算環境が必要とされています。

2.4兆パラメーターの中華AI「Qwen3.8」がオープンモデルとして無償公開される、OpenAIやAnthropicの最先端モデルに匹敵する性能 - GIGAZINE

高性能なオープンモデルを公開しても、必要な計算資源が巨大であれば個人や小規模な開発環境で動かすのは困難です。そこでQwenチームがQwen3.8-Maxの発表時に公開を予告していたのが、パラメーター数を270億まで抑えたQwen3.8-27Bです。

Qwen3.8-27Bは必要な部分だけを動かすMoEモデルではなく、推論時にモデル全体を利用するDenseモデルで、Qwenチームは「コンパクトで展開しやすいモデル」と位置付けています。モデルデータはApache License 2.0で公開されており、Hugging Face Transformersのほか、AIモデルを高速に動作させるvLLMやSGLang、Docker Model Runnerなどから利用可能。容量や計算負荷を抑えるためのFP8量子化版も公式に公開されています。

Qwen/Qwen3.8-27B · Hugging Face
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B

Qwen3.8-27Bは同じ270億パラメーターのQwen3.6-27Bと比べて性能も向上しています。Qwenチームが公開した主なベンチマーク結果を抜粋すると以下の通り。掲載した3モデルのうち最高スコアを太字で示しています。Qwen3.8-27Bはソフトウェア開発能力を測るSWE-bench Proや長時間の業務遂行を測るCoWorkBenchなどでClaude Opus 4.6 Maxを上回りました。一方でTerminal Bench 2.1や科学分野の推論能力を測るGPQA DiamondではClaude Opus 4.6 Maxが上回っています。

	Qwen3.8-27B	Qwen3.6-27B	Claude Opus 4.6 Max
ターミナルでのコーディング Terminal Bench 2.1	73.0	63.4	78.2
ソフトウェア開発 SWE-bench Pro	61.7	53.5	53.4
長時間の業務遂行 CoWorkBench	70.7	61.0	68.2
指示への追従 IFBench	79.5	69.1	62.5
科学分野の推論 GPQA Diamond	89.2	87.8	91.3

Qwen3.8-27Bは文章だけでなく画像や動画も扱えるマルチモーダルモデルです。画像や動画を標準で扱えるVision-Languageモデルとして設計されており、画面を見ながらPCやスマートフォンを操作したり、文書や科学分野の図表を読み取ったりできます。

長時間の動画を理解することも可能で、数時間規模の動画まで扱えるとのこと。コンテキスト長は標準で26万2144トークンで、拡張技術を利用すれば最大100万トークンまで対応可能です。

主なマルチモーダル関連ベンチマークを抜粋すると以下の通り。

	Qwen3.8-27B	Qwen3.6-27B	Claude Opus 4.6 Max
PC操作 OSWorld-Verified	84.3	63.9	72.7
スマートフォン操作 AndroidWorld	81.9	70.3	62.0
画像を含むソフトウェア開発 SWE-MM	38.6	25.7	27.1
科学分野の図表理解 CharXiv(RQ、Without CI)	83.7	78.4	66.0
文書理解 OmniDocBench 1.5	91.1	89.4	86.6

ローカル実行環境も公開直後から対応が進んでいます。LM Studioは最小の量子化版について少なくとも17GBのRAMが必要と案内しているほか、OllamaでもQwen3.8-27Bを利用できます。

Qwen3.8-27B is here! 🚀

It's a leap in capabilities for a laptop size model.

Requires ~17GB to run locally.

Model page: https://t.co/GOxQEOLrdK https://t.co/3RHoQ7gvPG pic.twitter.com/g06nqgOXdB
— LM Studio (@lmstudio) 2026年8月14日

また、AMDはRyzen AI Max+搭載PCやVRAM 32GBのRadeon AI PRO R9700で動作可能と報告しています。

Qwen3.8 27B brings a new state-of-the-art dense model for local AI development.
⚡ Run it on AMD Ryzen™ AI Max+ processors or single Radeon™ AI PRO R9700 card
⚡ Experience it with @LMStudio
⚡ Turn it into an app with @lemonade_server

Start building with AMD Day 0 support for… pic.twitter.com/NbFFhA2BAD
— AMD (@AMD) 2026年8月14日

SGLangによるテストではGeForce RTX 5090を使用し、NVFP4などの最適化を適用したQwen3.8-27Bでデコード速度が毎秒206.1トークンに達したとのこと。

The king of small models is back! Qwen3.8-27B from @Alibaba_Qwen is open source, and Day-0 support is live in SGLang:
- 206.1 tok/s decode on a single RTX 5090, with our NVFP4 plus DSpark
- 38.28 tok/s decode on DGX Spark
Qwen3.8-27B raises the bar again for what a small model… https://t.co/RhrGXNHDRj pic.twitter.com/q6yax5Z5nR
— SGLang (@sgl_project) 2026年8月14日

Qwen3.8-27Bは回答前に推論するThinking Modeにも対応しており、推論量を「xhigh」「medium」「low」の3段階で調整できます。Qwenチームは今後、100万トークンのコンテキスト長や公式の組み込みツールを標準で利用できるQwen3.8-27Bのホスト版をQwen Cloudで提供予定としています。