AI modely · Alibaba (Qwen)

Qwen3.8-27B

Qwen3.8-27B má 27 miliard parametrů a Alibaba ho v srpnu 2026 zveřejnila pod volnou licencí Apache 2.0. Podle DeepLearning.AI je dost malý na výkonný běžný počítač, a přitom v žebříčku Artificial Analysis získal 52 bodů, třetí místo mezi otevřenými modely. Hodí se na firemní nasazení bez cloudu, citlivá data a dotrénování na vlastní úlohy.

Silné stránky

  • Volná licence Apache 2.0 dovoluje i komerční použití a model je dost malý na výkonný běžný počítač.
  • V Artificial Analysis Intelligence Index měl v srpnu 2026 52 bodů, třetí místo mezi modely s otevřenými vahami.
  • Přijme obrázky i video a přemýšlení jde u každého požadavku vypnout.
  • V testu programování SWE-bench Pro má podle Alibaby 61,7, jen o 6 bodů méně než Qwen3.8-Max.

Slabé stránky

  • Podle DeepLearning.AI někdy přemýšlí zbytečně dlouho.
  • Přemýšlení je ve výchozím stavu zapnuté na vysoké úrovni xhigh, což prodlužuje čekání i odpovědi, dokud ho nevypnete.
  • Nativně zvládne 262 144 tokenů, na milion ho je potřeba rozšířit technikou YaRN, což vyžaduje nastavení.

Na co se hodí

  • lokální asistent bez internetu
  • nasazení na serverech ve firmě
  • dotrénování na vlastní úlohy
  • citlivá data, která nesmí do cloudu

Na co raději ne

  • úlohy, které potřebují široké znalosti největších modelů

Jak ho používat v Česku

Váhy si zdarma stáhnete z Hugging Face a pod licencí Apache 2.0 je můžete používat i komerčně. Model běží úplně offline na vlastním počítači nebo serveru, data tak nikam neodcházejí. Alibaba neuvádí přesné požadavky na hardware. Kdo nechce nic instalovat, najde hostovanou verzi v Alibaba Cloud Model Studio v regionu Singapur.

Cena ve srovnání s podobnými modely

0,3 1 3 Ministral 3 14B0,2 Llama 4 Scout0,24 GPT-6 Luna0,5 Muse Glimmer 30B1,2 Qwen3.8-27B3
Cena výstupu v USD za 1 mil. tokenů (logaritmická osa). Světlejší pruhy jsou otevřené modely.

Výsledky v testech

TestVýsledekZdroj
Artificial Analysis Intelligence Index52 (#3 among open-weights models)deeplearning.ai ↗, srpen 2026
SWE-bench Pro61,7huggingface.co ↗ (údaj výrobce), srpen 2026
LiveCodeBench v690,3huggingface.co ↗ (údaj výrobce), srpen 2026
GPQA Diamond89,2huggingface.co ↗ (údaj výrobce), srpen 2026

Testy měří jen úzkou část schopností a výrobci je často uvádějí při nejlepším nastavení. Berte je jako orientační.

Další modely výrobce

  • Qwen3.8-Max: Vlajková loď Alibaby s kontextem milion tokenů, která rozumí textu, obrázkům i videu. Silná v programování a za rozumnou cenu.
  • Qwen3.7-Plus: Levný střední model Qwen na běžné firemní úlohy přes API, s kontextem milion tokenů a podporou obrázků.
  • Qwen3.8-Flash: Velmi levný a rychlý model Qwen na velké objemy úloh. Na rozdíl od Max a Plus běží ve Frankfurtu i s výpočtem v EU.
  • Qwen3.8-2.4T-A95B: Otevřené váhy textového základu Qwen3.8-Max s 2,4 bilionu parametrů, pro velké firmy s vlastním clusterem grafických karet.

Podobné modely jiných výrobců

  • Gemma 4 31B (Google): Největší otevřený model Googlu, který si spustíte na vlastním počítači nebo serveru, když data nesmí opustit firmu.
  • Gemma 4 26B A4B (Google): Rychlejší otevřený model Googlu na vlastní server. Kvalitou se blíží větší Gemmě 4 31B, ale odpovídá svižněji.
  • Muse Glimmer 30B (Meta): Malý otevřený model Mety s licencí Apache 2.0, který rozběhnete na jedné grafické kartě, i bez internetu.
  • Llama 4 Scout (Meta): Menší Llama 4 z dubna 2025, přes poskytovatele velmi levná. Licence ale lidem a firmám z EU práva neuděluje.
  • Ministral 3 14B (Mistral AI): Malý otevřený model Mistralu pod licencí Apache 2.0 ke spuštění na jedné grafické kartě, i bez připojení k internetu.
  • Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B (NVIDIA): Otevřený model od NVIDIA pro AI agenty na vlastním výkonném počítači, který se vejde do 24 GB paměti grafické karty.

Zdroje

Ceny a modely se mění často. Údaje beru z oficiálních ceníků a dokumentace výrobců a u každé stránky je datum ověření. Před větším nákupem si cenu ověřte i u výrobce.

← Všechny AI modely

Nevíte, který model se hodí pro vaši firmu?

Pomůžu vám vybrat model a předplatné podle toho, co opravdu potřebujete, nastavit ho bezpečně pro firemní data a naučit tým s ním pracovat. Začněme úvodní konzultací.