Qwenチームは、オープンモデルファミリーの中で最も高性能な世代としてQwen3.8を発表しました。

このリリースは、Qwen3.5シリーズの広範な採用を受け、コーディングや専門業務、研究、長期のエージェントタスクで大幅な性能向上を実現しています。

Qwen3.8-27Bは、コンパクトでデプロイしやすい密度モデルです。画像や動画を理解するネイティブな視覚言語モデルとして設計されています。

複雑で多段階のタスクを、より高い信頼性で完遂できるようになっています。

デフォルトでは思考モードが有効化され、最終回答の前に推論過程を生成します。

推論深度とコストのバランスは、reasoning_effortパラメータで調整可能です。サポートされるレベルはxhigh、medium、lowの3段階です。

マルチターンのエージェントタスクでは、推論努力を下げると1ターンあたりの応答は速くなります。しかし分析不足や失敗、再試行が増え、全体のレイテンシやトークン消費が増加する可能性があります。

推論フレームワークとしてSGLang、vLLM、TokenSpeedなどが推奨されています。Qwen Cloudでのホスト版も近日提供予定です。

デフォルトで1Mコンテキスト長と公式ビルトインツールが利用可能になるとしています。

出典: Qwen3.8 27B（HN 65pt・13コメント）（HN Search (backfill)、2026-08-14）