Qwen3.8-27B

В репозитории kbpk31/Qwen3.8k-27B выложены веса Qwen3.8-27B — 27B dense-модели с vision-энкодером. По карточке это нативная vision-language модель: понимает изображения и видео, управляет режимом размышления и рассчитана на сложные многошаговые задачи. Формат — Hugging Face Transformers; заявлена совместимость с vLLM, SGLang и TokenSpeed.

😎 Ключевые особенности

• 🔥 27B dense causal LM с vision-энкодером, обученная в два этапа: pre-training и post-training.
• 📷 Нативное понимание изображений и видео: от STEM-схем и документов до часовых видео.
• 🔮 Thinking включён по умолчанию; его можно отключать, глубина настраивается через reasoning_effort, а контекст рассуждений сохраняется через preserve_thinking.
• 📚 Контекст 262 144 токена нативно, расширяется до 1 000 000 токенов.
• 🏃‍♀ Заявлены улучшения в автономном планировании и обработке обратной связи среды для end-to-end задач.
• 💻 Совместимость с Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang и TokenSpeed.

💻 Пример

Сценарий из карточки: отправить модели часовое видео и попросить разобрать ключевые шаги; для короткого ответа отключить thinking, для сложного — задать reasoning_effort.

Подробнее

Бенчмарки: SWE-bench Pro — 61.7, Terminal Bench 2.1 — 73.0, QwenSWEBench — 79.0.
Контекст: 262 144 токена нативно, расширяется до 1 000 000.
Требования к VRAM в карточке не указаны; заявлена совместимость с Transformers, vLLM, SGLang и TokenSpeed.
Репозиторий опубликован пользователем kbpk31, а не официальным аккаунтом Qwen.