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Neue Modelle 2026-08-18

Ein kostenloses Modell, das auf eine Grafikkarte passt, erreicht 52 — und verbraucht dann 22.276 Denk-Token für ein Bild

Ein kostenloses Modell, das auf eine Grafikkarte passt, erreicht 52 — und verbraucht dann 22.276 Denk-Token für ein Bild

Alibaba hat Qwen3.8-27B am 14. August unter Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht: 27 Milliarden Parameter, versteht neben Text auch Bilder, ein Kontextfenster von 256.000 Token und quantisiert rund 17 GB, womit es in Reichweite einer einzelnen Consumer-Grafikkarte liegt. Artificial Analysis gibt ihm 52 Punkte im Intelligenz-Index, bei einem Median von 9 für offene Modelle vergleichbarer Größe. Der Entwickler Simon Willison dokumentierte anschließend den Haken: Das Modell kommt auf der höchsten Denkstufe ausgeliefert. Auf die Bitte, ein SVG zu zeichnen, verbrauchte es 22.276 Reasoning-Token für 3.223 Token Ausgabe und benötigte 21 Minuten; dieselbe Anfrage mit abgeschaltetem Reasoning war nach 137 Sekunden und 3.715 Token fertig. Über den gesamten Benchmark-Durchlauf maß Artificial Analysis 160 Millionen erzeugte Token, gegenüber einem Median von 43 Millionen.

Warum es wichtig istBenchmark-Zahlen werden zitiert, als sei damit alles entschieden — hier ist dasselbe Modell je nach einer ab Werk aktivierten Einstellung entweder ausgezeichnet oder unbrauchbar. Das trifft genau jene, für die eine Apache-2.0-Veröffentlichung gedacht ist: Wer Gewichte auf der eigenen Maschine laufen lässt, zahlt nicht Dollar pro Token, sondern die Stunden, die seine Hardware mit Nachdenken verbringt — und die Voreinstellung vervielfacht sie stillschweigend. Bevor man ein lokales Modell beurteilt, sollte man nachsehen, auf welche Denkstufe es voreingestellt ist.
#Coding

✓ Verifiziert · 3 Quellen

▶ Passendes Video: Qwen3.8 27B Local Test with llama.cpp | Best Small Local Model? | Coding & Agentic Work | 🔴 Live
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