Qwen 3.8 27B — le 27B open qui rapproche le frontier du local

# Qwen 3.8 27B — le 27B open qui rapproche le frontier du local

Caractéristiques de Qwen3.8-27B, scores officiels face à 3.6 et à Opus 4.6 Max, et ce que ça change pour l’IA locale.

Date: 2026-08-18
Tags: Qwen, Local LLM, Open source, Benchmarks
URL: https://tamsi.dev/blog/qwen-3-8-27b

Qwen3.8-27B est sorti à la mi-août 2026 : un dense 27B Apache 2.0, multimodal natif, 262k de contexte. Pas un MoE de 2 T de paramètres — un modèle que tu peux télécharger et servir. La model card le place au-dessus de Qwen3.6-27B partout, et au-dessus de Claude Opus 4.6 Max sur plusieurs benches de code et d’agent. Chiffres vendeur, à prendre comme plafond en attendant des reproductions indépendantes — mais le signal pour l’IA locale est clair.

![Barres groupées : Qwen3.8-27B, Qwen3.6-27B et Claude Opus 4.6 Max sur six benchmarks officiels](https://tamsi.dev/blog/qwen-3-8-27b-benchmarks.png)

_Scores de la model card officielle (Qwen/Qwen3.8-27B). SWE-bench Pro et les benches coding utilisent le harness Claude Code._

## Caractéristiques

Le 27B est le dense compact de la génération Qwen3.8, construit sur l’archi Qwen3.5 : 64 couches, attention hybride (16 blocs Gated Attention, le reste en Gated DeltaNet linéaire), encodeur vision, Multi-Token Prediction. Apache 2.0, poids ouverts, pensé pour le déploiement — pas seulement pour une API cloud.

- 27B dense (≈28B avec la tour vision), 64 couches, hidden 5120, vocab 248 320.
- Contexte natif 262 144 tokens, extensible à 1 000 000 via YaRN.
- Multimodal natif : images et vidéo (docs, schémas STEM, vidéos longues).
- Thinking on by default, réglable via `reasoning_effort` (xhigh / medium / low) et `preserve_thinking`.
- Servi par vLLM 0.17+, SGLang, Transformers ≥ 5.8 ; quants communautaires MLX / GGUF / NVFP4 / FP8 dès le jour 0.

## Ce que disent les benches

Sur la carte officielle, le saut vs 3.6 est surtout agentique et coding. DeepSWE 1.1 passe de 13,3 à 42,2. QwenSWEBench de 49,3 à 79,0. SWE-bench Pro 61,7 vs 53,5 (et 53,4 pour Opus 4.6 Max, harness différent pour Opus). LiveCodeBench v6 90,3 vs 83,9. Côté vision / computer use : OSWorld-Verified 84,3 vs 63,9.

- Terminal-Bench 2.1 : 73,0 (3.6 : 63,4 — Opus : 78,2).
- SWE-bench Pro : 61,7 (3.6 : 53,5 — Opus : 53,4).
- LiveCodeBench v6 : 90,3 (3.6 : 83,9 — Opus : 88,8).
- CoWorkBench : 70,7 (3.6 : 61,0 — Opus : 68,2).
- IFBench : 79,5 (3.6 : 69,1 — Opus : 62,5).
- OSWorld-Verified : 84,3 (3.6 : 63,9 — Opus : 72,7).

Opus reste devant sur Terminal-Bench, GPQA Diamond (91,3 vs 89,2) et Humanity’s Last Exam. Le 27B n’est pas « mieux qu’Opus partout ». Il est assez proche, sur assez de tâches d’ingénierie, pour qu’un poids open de 27B change le calcul local vs API.

## Impact sur l’IA locale

Jusqu’ici, le local tenait surtout le volume : petits modèles, quants agressifs, tâches courtes. Le frontier agentique (gros diffs, computer use, boucles d’outils) restait facturé au token. Un 27B Apache qui affiche des scores de coding / SWE au niveau d’un Opus cloud, et qui tourne en FP8 sur une 48 Go ou en 4-bit sur laptop, déplace la frontière.

- Plus de licence à négocier, plus de quota qui coupe une session agent au milieu d’un refactor.
- 262k de contexte natif : un repo, pas un fichier, tient dans une fenêtre locale.
- Vision + computer use (OSWorld, WebArena, AndroidWorld) : le local n’est plus « texte only ».
- Quants jour 0 (Unsloth, MLX, GGUF, NVFP4) : le même poids va du Mac au serveur vLLM.
- Thinking contrôlable : tu paies le raisonnement seulement quand la tâche le justifie.

Ça ne tue pas les APIs. Ça rend défendable de garder le travail quotidien — revue, proto, MCP, Hermes — sur une machine que tu contrôles. Le 3.6 m’avait déjà poussé vers vLLM self-hosted ; le 3.8 rend ce choix moins « compromis qualité ».

## Un essai local

Je l’ai fait tourner en MLX 4-bit dans Unsloth Studio sur un MacBook M1 32 Go. Pas un bench : un Tetris HTML, ~11 tok/s, assez fluide pour itérer. Détail ici : x.com/tamsi_besson/status/2089656034449080484

## Bilan

Qwen 3.8 27B n’est pas un miracle de taille. C’est un dense open, multimodal, long-contexte, dont les scores officiels de coding et d’agent se rapprochent des flagships cloud. Pour l’IA locale, c’est le palier où « self-host un 27B » cesse d’être un hobby et devient une option d’ingénierie. Les reproductions indépendantes diront si les barres tiennent ; les poids, eux, sont déjà là.

- Model card : huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B
- Essai local : x.com/tamsi_besson/status/2089656034449080484
- Studio : /blog/unsloth-studio
- Serveur 3.6 : /blog/qwen-3-6-27b-remote-server