Qwen 发布 Qwen3.8-27B：27B 参数的原生视音模组

Qwen 在 Hugging Face 上发布了 Qwen3.8-27B 的模型权重和配置文件，并指出这些制品兼容 Hugging Face Transformers、vLLM、SGLang、TokenSpeed 等工具。官方表示 Qwen3.8 是 Qwen 开源模型家族中能力最强的一代，Qwen3.8-27B 将这些能力以一个紧凑、便于部署的密集模型形式提供。

模型类型为带视觉编码器的因果语言模型（Causal Language Model with Vision Encoder），参数规模为 27B。核心能力包括改进的代码能力、专业工作与研究能力，以及面向长周期代理任务的增强执行能力。模型默认启用“思考模式”（thinking mode），会先产出以 标签标示的思考内容再给出最终回答；可按请求关闭思考内容，并可通过 reasoning_effort 调整推理深度，preserve_thinking 用于保留历史思考上下文。

Qwen3.8-27B 原生支持图像与视频理解，适用内容从 STEM 图示和文档到小时级视频。原生上下文长度为 262,144 token，并可扩展到 1,000,000 token。模型在架构层面给出了隐藏维度、注意力头数、FFN 中间维度等具体配置，并采用多步多 token 预测训练（MTP）。

官方推荐通过 API 使用 Qwen3.8，并建议在生产或高吞吐场景使用专用服务引擎（如 SGLang、vLLM、TokenSpeed）。文档还给出推荐的采样参数与不同 reasoning_effort 的用途说明，同时列出通过 Chat Completions API 调用模型的示例代码片段。官方并提到将提供由 Qwen Cloud 托管并具备更多生产特性的 hosted 版本，例如默认 1M 上下文长度与内置工具，托管服务将很快上线。