Qwen 3.8 27B

Modell-ID: vllm/release/qwen3.8-27b Qwen (Alibaba) Productive

EU AI Act

Merkmal	Wert
Einstufung	GPAI (General-Purpose AI Model)
Risiko-Klasse	Limited Risk (Artikel 50)
Transparenzpflicht	Ja
Rolle noris	Händler (Distributor)

Dieses Modell fällt als GPAI-Modell in den Geltungsbereich der Transparenzpflichten des EU AI Act. noris fungiert als Händler (Distributor) und macht die Informationen des Modellentwicklers gemäß Artikel 53 Absätze 2 und 3 verfügbar.

Technische Spezifikationen

Eigenschaft	Wert
Modellname	Qwen 3.8 27B
Anbieter	Qwen (Alibaba)
Modell-ID	vllm/release/qwen3.8-27b
Parameter	27B (Dense)
Architektur	Hybrid (Gated DeltaNet + Gated Attention), MTP
Kontextlänge	262.144 nativ, bis 1.000.000 via YaRN
Modalitäten	Text + Bild + Video (Multimodal)
Checkpoint	NVFP4, quantisiert von Inferact (Model Optimizer)
Lizenz	Apache 2.0

Empfohlene Anwendungsfälle

• Agentic Coding (Terminal Bench 2.1: 73,0%, SWE-bench Pro: 61,7%)
• Computer- und Browser-Nutzung (OSWorld-Verified: 84,3%)
• Bild- und Videoverständnis, auch stundenlange Videos
• Long-Horizon-Aufgaben und Office-Workflows (CoWorkBench: 70,7%)

Bekannte Einschränkungen

Achtung

• Thinking-Mode by default (generiert zusätzliche Tokens): Der aktivierte Thinking-Mode erhöht den Token-Verbrauch und die Latenz. Deaktivieren per chat_template_kwargs.enable_thinking=false, Tiefe steuerbar über reasoning_effort (xhigh, medium, low).
• YaRN für über 262K Kontext: Kontexte jenseits von 262.144 Tokens erfordern RoPE-Skalierung (YaRN) und können die Leistung bei kurzen Texten beeinträchtigen.
• Primär EN/ZH: Die Leistung ist hauptsächlich für Englisch und Chinesisch optimiert.

Risikobewertung (EU AI Act)

Risikofaktor	Kategorie	Niveau
Open-Source Apache 2.0	Missbrauchspotential	Niedrig
Multimodal	Bild- und Video-Input, Deepfake-Potential	Mittel
Umweltimpact	Modellgröße (27B Dense)	Mittel

Trainingsdaten & Nachhaltigkeit

Trainingsdaten: Nicht vollständig öffentlich dokumentiert.

Nachhaltigkeit:

Kennzahl	Wert
CO₂	Mittel (27B Dense)
Optimierung	Hybride Architektur (Gated DeltaNet) für effiziente lange Kontexte

Original-Quellen

• Basismodell: https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B
• NVFP4-Checkpoint: https://huggingface.co/Inferact/Qwen3.8-27B-NVFP4
• Lizenz: Apache 2.0

Model Card erstellt am 7. Oktober 2026. Diese Model Card dient der Transparenz gemäß EU AI Act (Verordnung (EU) 2024/1689). Die Angaben basieren auf öffentlich verfügbaren Informationen des Modellanbieters.