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Simon Willison
27B參數大驚奇！Qwen 3.8跑分追平GPT-5.6
Qwen 3.8 27B 模型在 AI 評測中拿下 52 分，效能追平 GPT-5.6 Luna，緊追千億參數的 GLM-5.2。其以極小體積展現越級打怪的實力，令人驚豔。
大型語言模型
Qwen
開源模型
近日，根據知名技術部落格 Simon Willison 的分享，Qwen 3.8 27B 模型在 Artificial Analysis Intelligence Index 評測中獲得 52 分的佳績。這個分數不僅與強大的 GPT-5.6 Luna 旗艦模型打成平手，更僅以一分之差落後給具備 753B 龐大參數的 GLM-5.2。
這項成就之所以引人注目，在於模型體積與效能的極致最佳化。傳統上，大型語言模型往往需要依賴龐大的參數規模才能達到頂尖的推論能力。然而，Qwen 3.8 僅用 270 億（27B）的參數，就達到了競爭對手可能需要數千億參數才能實現的智力水準，展現了開源模型訓練技術的大躍進。
對企業與開發者而言，這是一大福音。這代表未來在本地端設備或低成本伺服器上，就能運行具有頂尖 AI 能力的模型。這不僅大幅降低運算成本與硬體門檻，也為注重資料隱私的企業提供了更具經濟效益的本地部署解決方案。