Chiński zespół Qwen, należący do Alibaby, udostępnił Qwen 3.8 27B, otwarty model językowy z licencją Apache 2.0. Premiera miała miejsce 16 sierpnia 2026 roku. Według testów model dorównuje, a w części zadań przewyższa zamknięty Qwen 3.7-Plus, co jest istotne dla firm szukających alternatywy dla płatnych API.
Model liczy 27 miliardów parametrów i obsługuje jednocześnie obraz oraz tekst. Okno kontekstu sięga 262 tysięcy tokenów, co pozwala analizować długie dokumenty w jednym przebiegu. Qwen 3.8 27B radzi sobie z generowaniem i debugowaniem kodu, wykrywaniem obiektów na zdjęciach oraz wywoływaniem zewnętrznych narzędzi. Wykorzystuje technikę Multi-Token Prediction, która przyspiesza generowanie odpowiedzi. Skwantyzowana wersja waży około 17 GB i uruchamia się na mocniejszym sprzęcie konsumenckim, w tym na laptopach ze 128 GB pamięci.
Otwarty model Qwen, ale z jednym haczykiem
Programista Simon Willison, który przetestował Qwen 3.8 27B, zwraca uwagę na ustawienia domyślne. Model startuje w trybie rozumowania „xhigh", przeznaczonym do złożonych zadań. W praktyce prowadzi to do nadmiernego przemyśliwania nawet prostych poleceń. Zwykłe zapytanie potrafi wygenerować kilka minut rozumowania, zanim pojawi się wynik. Willison zaleca obniżenie poziomu do „low" lub „medium" przy codziennych zadaniach. To pokazuje, że sam dostęp do dobrego modelu nie wystarcza, bo liczy się też umiejętność jego konfiguracji.
Co to znaczy dla polskiego biznesu
Otwarte modele o jakości zbliżonej do komercyjnych API mają dla firm konkretne znaczenie. Po pierwsze, licencja Apache 2.0 i możliwość uruchomienia lokalnie oznaczają, że dane wrażliwe nie muszą opuszczać infrastruktury organizacji. To ułatwia zgodność z RODO przy pracy na poufnych dokumentach. Po drugie, własny model to kontrola kosztów inferencji, bo zamiast rozliczenia za każdy token płacimy za sprzęt.
Haczyk z domyślnym rozumowaniem pokazuje jednak, gdzie leży realna bariera wdrożenia. Otwarty model wymaga kompetencji: doboru kwantyzacji, konfiguracji parametrów oraz oceny, które zadania powierzyć modelowi lokalnemu, a które zostawić usłudze zewnętrznej. Bez tej wiedzy nawet dobre narzędzie będzie działać wolno i drogo.
Źródło: Simon Willison (EN), 16 sierpnia 2026.
