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オンラインチュートリアル | Qwen 3.8-27B: メジャーオープンソースリリース、推論/プログラミング/エージェント機能のアップグレード
長い間待たされた後、Qwenシリーズはついに大きな動きを見せた。Qwen3.8-27Bがオープンソース化され、利用可能になりました！
270億ものパラメータを持つこのモデルは、「パラメータが多いほど強い」という従来の考え方に頼るのではなく、推論、プログラミング、エージェント機能を包括的に強化しています。複数の公式評価において、Claudeのようなトップクラスのクローズドソースモデルに直接挑戦し始めています。
このモデルはQwen3.5アーキテクチャに基づいており、最適化およびアップグレードされています。270億ものパラメータ規模により、コード開発、専門的な業務、科学研究分析、および長期サイクルのインテリジェントエージェント業務の能力を包括的に強化します。コーディングスキルに関して言えば、Qwen3.8-27Bは、SWE-bench Verifiedで72.4、LiveCodeBench v6で80.7のスコアを獲得しました。これは、大規模モデルに匹敵する高度なプログラミング能力を備えています。さらに、ネイティブなビジュアル言語モデルとして、画像や動画の理解をサポートし、科学図表、文書解析、長尺動画分析といったマルチモーダルなタスクにも対応できます。OmniDocBench 1.5では88.9点、VideoMMEでは87.0点のスコアを獲得した。
インテリジェントエージェントの能力に関して、Qwen3.8-27Bは、自律的な計画立案、ツール活用、および環境フィードバックの機能を強化します。複雑な目標に関するタスクを分解し、それらを継続的に実行することができます。エージェントの評価では、このモデルはScreenSpot Proで70.3点、OSWorld-Verifiedで56.2点を獲得した。これにより、現実世界環境におけるタスク遂行能力がさらに向上します。さらに、このモデルは柔軟な推論制御メカニズムをサポートしており、ユーザーは必要に応じて推論の深さを調整することで、有効性と効率性のバランスを取ることができます。
現在、HyperAIの公式サイト（hyper.ai）のチュートリアルセクションでは、開発者がモデルの機能を迅速に利用できるよう、「Qwen3.8-27B-FP8：ネイティブビジュアル言語モデル」を公開しています。
オンラインで実行:
その他のオンラインチュートリアル：
デモの実行
1. hyper.ai のホームページにアクセスしたら、「チュートリアル」ページを選択するか、「その他のチュートリアルを表示」をクリックし、「Qwen3.8-27B-FP8: ネイティブビジュアル言語モデル」を選択して、「このチュートリアルを実行」をクリックします。
2. ページがリダイレクトされたら、右上隅の「複製」をクリックして、チュートリアルを独自のコンテナーに複製します。
注：ページの右上で言語を切り替えることができます。現在、中国語と英語が利用可能です。このチュートリアルでは英語で手順を説明します。
3. 「NVIDIA RTX 5090-2」と「vllm」のイメージを選択し、「ジョブの実行を続行」をクリックします。
4. リソースが割り当てられるのを待ちます。ステータスが「実行中」に変わったら、「ワークスペースを開く」をクリックしてJupyterワークスペースに入ります。
エフェクト表示
1. ページがリダイレクトされたら、左側のREADMEファイルをクリックし、上部の「実行」をクリックします。
2. 処理が完了したら、新しいターミナルを開き、次のコマンドを実行して Open WebUI を起動してください。
3. 起動後、右側のAPIアドレスをクリックしてブラウザでOpen WebUIインターフェースにアクセスし、ローカルモデルとのやり取りを開始します。
