Qwen3.8-27B open weights
NieuwDens multimodaal model van 27 miljard parameters (14 augustus 2026) onder Apache 2.0, inclusief FP8-variant.
ChatbotsFreemiumGratis basisversie beschikbaar. Meer functies of gebruik vereisen een betaald abonnement.
Qwen
Open-weight LLM-familie van Alibaba — Qwen3.8-27B draait multimodaal op één GPU onder Apache 2.0
Qwen is Alibaba's LLM-familie met een open en een proprietary spoor. De Qwen3.8-lijn (augustus 2026) is de huidige generatie. Qwen3.8-Max verscheen op 3 augustus als vlaggenschip: een mixture-of-experts van 2,4 biljoen parameters met circa 95 miljard actieve, tekst-only, met open weights vanaf 12 augustus onder een eigen Alibaba-licentie. Qwen3.8-27B volgde op 14 augustus en is het model dat de meeste teams daadwerkelijk kunnen draaien: een dens multimodaal model van 27 miljard parameters onder Apache 2.0, met 262.144 tokens context (via YaRN op te rekken naar 1 miljoen) dat tekst, beeld en video als invoer neemt. Er is ook een FP8-variant die het geheugenbeslag ruwweg halveert. Self-hosting via vLLM, SGLang, Ollama en Hugging Face; daarnaast de gratis Qwen Chat-app.
In een dag up & runningHoe lang duurt het voordat je de tool echt nuttig kunt gebruiken?Enige ervaring vereistHoeveel technische kennis is nodig om de tool te gebruiken?
Feiten geverifieerd op 24 augustus 2026 · hoe wij beoordelen
Qwen van Alibaba levert sterke meertalige modellen, met name voor Aziatische talen. Met Qwen3.8-27B is er sinds augustus 2026 een multimodaal open-weight model onder Apache 2.0 dat op één GPU past — voor wie gevoelige data binnen de eigen muren wil houden is dat het serieuste alternatief tot nu toe.
Waarom op de site: Qwen groeide uit tot een van de sterkste open-weight LLM-families voor meertalig gebruik. Qwen3.8-27B werd in het eerste weekend na de release meer dan drie miljoen keer gedownload.
Beste alternatief: llama
Ideaal voor
Qwen is vooral waardevol voor teams die een sterk open-weight model willen self-hosten, meertalige of multimodale toepassingen bouwen, of goedkope agentic API-modellen zoeken.
Functies
Kern
Qwen3.8-Max
Vlaggenschip (3 augustus 2026): mixture-of-experts van 2,4 biljoen parameters, circa 95 miljard actief, tekst-only.
262K context, tot 1M via YaRN
Native venster van 262.144 tokens; de uitbreiding naar een miljoen kan op korte invoer nauwkeurigheid kosten.
201 talen
Brede meertaligheid, met name sterk in Aziatische talen waar westerse modellen achterblijven.
Invoer
Beeld en video als invoer
Qwen3.8-27B is een native vision language model: tekst, afbeeldingen en video erin, tekst eruit.
Integraties
Draait op één GPU
Past volgens Alibaba op één high-end consumenten- of workstation-GPU; FP8 halveert het geheugenbeslag ruwweg.
Self-hosting
Serveerrecepten gepubliceerd voor vLLM en SGLang; weights op Hugging Face en ModelScope.
Gebruiksscenario's
- Open-weight LLM self-hosten voor data-soevereiniteit
- Multimodale verwerking van documenten, schermafbeeldingen en video met Qwen3.8-27B
- Agentic workflows via de Qwen3.8-Max-API
Sterk
- Qwen3.8-27B is multimodaal én Apache 2.0 — commercieel gebruik zonder afdracht, bevestigd in het licentiebestand
- Past op één high-end consumenten- of workstation-GPU, zeker in de FP8-variant
- Sterkste open-weight familie op meertalige benchmarks
Beperkingen
- Chinese herkomst kan een compliance-overweging zijn, en op politiek gevoelige onderwerpen wijken antwoorden af
- De gepubliceerde benchmarkscores komen uit Alibaba's eigen tests, deels op een door Alibaba aangepaste testset; twee gebruikte benchmarks zijn niet openbaar
- Qwen3.8-Max heeft een eigen licentie, geen Apache 2.0 — check per checkpoint
- Voor Qwen3.8-27B is er nog geen first-party gehoste dienst; Qwen Cloud staat aangekondigd maar is nog niet live
Wat kost Qwen?
Gratis versie
Qwen3.8-27B gratis onder Apache 2.0 (eigen hosting); Qwen Chat gratis. Gehost endpoint voor de 27B loopt vooralsnog via OpenRouter: $0,45 in / $3,20 uit per miljoen tokens. Qwen3.8-Max via Alibaba Cloud: circa $2,00 in / $6,00 uit per miljoen tokens op het internationale (Singapore) endpoint; het endpoint in China is fors goedkoper.
Prijzen indicatief — controleer altijd de actuele tarieven bij de aanbieder.
Specificaties
Zakelijk
Inzetbaarheid & UX
Geschiktheid
Primaire taken
- Een sterk open-weight LLM zelf hosten voor data-soevereiniteit
- Meertalige toepassingen bouwen die ook Aziatische talen goed beheersen
- Token-kosten verlagen door over te stappen van proprietary modellen naar open weights
Wanneer NIET gebruiken
- Use cases die maximale Nederlands-talige nuance vereisen — westerse modellen (Mistral, Claude) zijn daar sterker
- Teams die liever bij een westerse vendor blijven om geopolitieke redenen
- Productie-deploys zonder zelf-hosting-capaciteit of GPU-budget
Zo leer je Qwen
Hands-on tutorials en uitleg om snel productief te worden met Qwen.
Video-tutorials
Veelgestelde vragen over Qwen
- Voor wie is Qwen het meest geschikt?
- Qwen is vooral waardevol voor teams die een sterk open-weight model willen self-hosten, meertalige of multimodale toepassingen bouwen, of goedkope agentic API-modellen zoeken.
- Wat kost Qwen?
- Qwen hanteert een freemium prijsmodel. Qwen3.8-27B gratis onder Apache 2.0 (eigen hosting); Qwen Chat gratis. Gehost endpoint voor de 27B loopt vooralsnog via OpenRouter: $0,45 in / $3,20 uit per miljoen tokens. Qwen3.8-Max via Alibaba Cloud: circa $2,00 in / $6,00 uit per miljoen tokens op het internationale (Singapore) endpoint; het endpoint in China is fors goedkoper.
- Hoe moeilijk is Qwen te implementeren?
- De setup is complex. Tijd tot eerste waarde: uren.
- Wat zijn de alternatieven voor Qwen?
- Een goed alternatief is llama. Kies een alternatief als: Use cases die maximale Nederlands-talige nuance vereisen — westerse modellen (Mistral, Claude) zijn daar sterker.
- Voor welke bedrijfsgrootte is Qwen geschikt?
- Qwen is geschikt voor: Midden (11-250), Groot (250+), Enterprise.
Wat de wereld er van zegt
In het nieuws
I Used Qwen to Run My First AI Agent. Here’s What Actually Worked (and What Didn’t)
<div data-sanitized-class="medium-feed-item"><p data-sanitized-class="medium-feed-image"><a href="https://medium.com/@liunuohuiliu/i-used-qwen-to-run-my-first-ai-agent-heres-what-actually-worked-and-w