Pubblicato il 14 ago 2026
Il modello dense multimodale della generazione Qwen3.8 di Alibaba: 27,78B di parametri, input testo+immagini+video e contesto nativo di 262K token. Licenza Apache 2.0. L'attenzione ibrida (DeltaNet lineare + GQA) riduce la KV cache di circa il 75% rispetto a un transformer standard: in Q4_K_M sta su una singola GPU da 24GB.
Generazione Qwen3.8: dense 27,78B nativamente multimodale (testo, immagini, video), contesto 262K, Apache 2.0. Attenzione ibrida 48× Gated DeltaNet + 16× GQA con KV cache ridotta del 75% e MTP integrato nel checkpoint.
Visita il sito ufficiale per scaricare, documentarti e iniziare a utilizzare Qwen3.8-27B.
Modello open-weight da 7B (DiT da 32 layer) che unisce generazione da testo fino a 2048x2048, editing con fino a 10 immagini di riferimento e trasparenza RGBA nativa. Pensato per girare in locale su 16GB+ di VRAM; supportato da diffusers e ComfyUI.
Modello ultra-compatto di 0,5 miliardi di parametri. Si esegue su qualsiasi hardware, anche embedded: ideale per riepilugi leggeri e per dispositivi locali a bassissimo consumo.
Salito netto in ragionamento e qualità delle istruzioni rispetto agli 8B. Ottimo per coding, agent e stesura strutturata su GPU da 16GB o Mac con 32GB di RAM.
