Qwen3.8 27B
Modèle à poids ouverts de l'équipe Qwen (Alibaba), publié le 5 août 2026 sous licence Apache 2.0. C'est un modèle dense de 27 milliards de paramètres, qui lit aussi les images et les vidéos. Sa fenêtre native est de 262 144 jetons, extensible jusqu'à un million avec une technique d'extension du contexte (YaRN). Le mode réflexion est actif par défaut et se règle requête par requête : tu peux le couper, ou doser sa profondeur avec `reasoning_effort` (`low`, `medium`, `xhigh`). Pour le faire tourner chez toi, des versions compressées (GGUF) vont de 7,2 Go à 31,5 Go selon la quantification, et Ollama le propose sous le nom `qwen3.8:27b`. Qwen le présente comme meilleur que sa génération 3.6 sur le code, le travail professionnel et les tâches agentiques longues ; ces mesures sont les siennes.
Forces
- Licence Apache 2.0 : usage commercial, modification et hébergement chez toi sans clause maison
- Tient sur une seule machine bien dotée : 16,6 Go en Q4_K_M, là où les grands modèles ouverts demandent un serveur
- Réflexion réglable à chaque requête : tu paies du temps de calcul seulement quand la tâche le mérite
- Lit les images et les vidéos dans le même modèle, sans brancher un second outil
Limites
- Modèle dense : les 27 milliards de paramètres travaillent à chaque jeton, donc il est plus lent sur un portable que les modèles qui n’en activent qu’une partie
- Les comparaisons de performance publiées sont celles de Qwen, sur ses propres tests : mesure-le sur ton cas avant de lui confier une chaîne
- Qwen prévient lui-même qu'une réflexion trop courte peut rallonger une tâche agentique : moins d'analyse, plus d'échecs et de reprises
- Au-delà de 262 144 jetons, il faut activer YaRN à la main, et la fenêtre d’un million par défaut est réservée à la version hébergée annoncée
Pour qui
- Builders d'agents qui veulent un exécutant local derrière un modèle de planification propriétaire
- Équipes qui doivent garder leurs données sur leurs machines et disposent d’au moins 20 Go de mémoire libre