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qwen のファビコン

Qwen: Qwen3.8 27B (batch)

qwen/qwen3.8-27b:batch

モデルの重み
比較

Qwen3.8 27B (batch) is served by 1 provider and supports ツール呼び出し、structured outputs、推論.

Qwen3.8 27B is an open-weight dense vision-language model from Qwen. It is suited for coding, professional workflows, research, multimodal interaction, and long-running agent tasks, with flexible thinking that can be enabled or disabled.

モダリティ
In / out price
$0.16 / $21M あたり
コンテキスト
262K
公開日
2026年8月14日
比較
プロバイダー料金パフォーマンス稼働率ベンチマークアプリアクティビティよくある質問探索

プロバイダー

同じモデルを複数の企業がホストしています。OpenRouter は、選択したルーティングモード(Balanced(価格と速度)、Nitro(最速)、Floor(最安))に基づいて、そのうちの一社にリクエストをルーティングします。

料金

プロバイダーが提示する価格と並べて、このモデルに対して顧客が実際に支払う平均価格を表示しています。キャッシュと割引により、実際の支払価格は表示価格を大幅に下回ることがよくあります。

パフォーマンス

スループットはモデルが出力する速さです(毎秒のトークン数で、数値が高いほど優れています)。レイテンシは往復にかかる合計時間です(短いほど優れています)。TTFT は最初のトークンが出力されるまでの時間、つまり何かが表示され始めるまでの時間です(短いほど優れています)。

稼働率

稼働率は、過去 3 日間に少なくとも一社のプロバイダーがリクエストに応答していた時間の割合です。可用性は、推論が正常に提供された時間の割合です。OpenRouter は継続的に監視し、プロバイダーがエラーを返すと、次に最適なプロバイダーを使用します。

ベンチマーク

標準化された評価のスコアと、共通のベンチマークプロンプトに対するこのモデル自身の出力です。パーセンテージが高いほど優れており、各順位は、その情報源で評価されたモデルの中でのこのモデルの位置を示します。

ベンチマークスコアの概要: Qwen: Qwen3.8 27B (batch) (Artificial Analysis と Vals AI)
出典ベンチマークスコア
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Non-reasoning) Intelligence Index10.0
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Non-reasoning) Coding Index44.6
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Non-reasoning) Agentic Index22.4
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Non-reasoning) GPQA Diamond81.8%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Non-reasoning) HLE12.1%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Non-reasoning) AA-LCR69.3%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Non-reasoning) τ-Bench Banking20.0%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Non-reasoning) GDPval-AA29.1%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Non-reasoning) CritPt0.3%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Non-reasoning) SciCode36.2%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Non-reasoning) Terminal-Bench 4.00.0%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Non-reasoning) Terminal-Bench 2.149.1%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Non-reasoning) AA-Omniscience Accuracy9.1%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Non-reasoning) AA-Omniscience Non-Hallucination Rate82.0%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Xhigh) Intelligence Index20.1
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Xhigh) Coding Index68.1
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Xhigh) Agentic Index45.8
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Xhigh) GPQA Diamond90.5%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Xhigh) HLE33.9%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Xhigh) AA-LCR82.0%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Xhigh) τ-Bench Banking48.0%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Xhigh) GDPval-AA46.3%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Xhigh) CritPt5.4%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Xhigh) SciCode46.6%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Xhigh) Terminal-Bench 4.05.6%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Xhigh) Terminal-Bench 2.179.8%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Xhigh) AA-Omniscience Accuracy17.3%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Xhigh) AA-Omniscience Non-Hallucination Rate71.4%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Low) Intelligence Index15.7
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Low) Coding Index58.2
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Low) Agentic Index38.9
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Low) GPQA Diamond84.5%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Low) HLE14.0%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Low) AA-LCR77.3%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Low) τ-Bench Banking32.2%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Low) GDPval-AA43.5%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Low) CritPt0.0%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Low) SciCode40.0%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Low) Terminal-Bench 4.02.5%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Low) Terminal-Bench 2.167.4%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Low) AA-Omniscience Accuracy18.3%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Low) AA-Omniscience Non-Hallucination Rate51.3%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Medium) Intelligence Index17.5
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Medium) Coding Index56.1
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Medium) Agentic Index44.4
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Medium) GPQA Diamond84.5%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Medium) HLE14.1%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Medium) AA-LCR79.7%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Medium) τ-Bench Banking47.4%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Medium) GDPval-AA44.4%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Medium) CritPt0.0%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Medium) SciCode39.0%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Medium) Terminal-Bench 4.05.1%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Medium) Terminal-Bench 2.165.2%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Medium) AA-Omniscience Accuracy17.9%
Artificial AnalysisQwen3.8 27B (Medium) AA-Omniscience Non-Hallucination Rate34.6%
Vals AIQwen 3.8 27B Code Migration14.2%
Vals AIQwen 3.8 27B CyberBench v1.167.8%
Vals AIQwen 3.8 27B EMB59.7%
Vals AIQwen 3.8 27B Finance Agent (v2)48.6%
Vals AIQwen 3.8 27B GPQA Diamond88.9%
Vals AIQwen 3.8 27B Harvey's Legal Agent Benchmark v111.3%
Vals AIQwen 3.8 27B IOI39.1%
Vals AIQwen 3.8 27B LiveCodeBench84.0%
Vals AIQwen 3.8 27B LegalBench82.4%
Vals AIQwen 3.8 27B Legal Research Bench36.1%
Vals AIQwen 3.8 27B MedCode28.7%
Vals AIQwen 3.8 27B MedScribe83.8%
Vals AIQwen 3.8 27B MMLU Pro84.3%
Vals AIQwen 3.8 27B MMMU Pro83.9%
Vals AIQwen 3.8 27B MortgageTax64.9%
Vals AIQwen 3.8 27B ProgramBench0.0%
Vals AIQwen 3.8 27B ProofBench v1.116.0%
Vals AIQwen 3.8 27B SAGE v152.4%
Vals AIQwen 3.8 27B SkillsBench38.1%
Vals AIQwen 3.8 27B SWE-bench86.0%
Vals AIQwen 3.8 27B Tax Agent Bench30.9%
Vals AIQwen 3.8 27B TaxEval v270.8%
Vals AIQwen 3.8 27B Terminal-Bench 2.158.4%
Vals AIQwen 3.8 27B Terminal-Bench-Science0.0%
Vals AIQwen 3.8 27B Vals Index48.5%
Vals AIQwen 3.8 27B Vibe Code Bench v1.164.8%

アプリ

このモデルに最も多くのトラフィックを送信している公開アプリです。実際の本番ワークロードを把握するための有力な指標であり、このモデルに最も適したユースケースを知る手がかりにもなります。

アクティビティ

このモデルのトークン量とリクエストトラフィックの経時変化です。

API

このモデルを呼び出すために、そのまま使えるコードです。OpenRouter の API は OpenAI 互換のため、ほとんどの SDK はベース URL を変更するだけで動作します。モデル間で変わるのは、下記のモデルスラッグだけです。

現在、EU 域内ルーティングでは利用できません。 リージョン内ルーティングのドキュメント

さらにモデルを探す

視覚機能を備えた AI モデル:画像理解のためのマルチモーダル LLMコレクションAI モデルランキングランキング
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スループット稼働率
  • DeepInfra のファビコン
    入力 $0.16 / 出力 $2.00
    スループット --稼働率 --
AutoExacto ベンチマーク
GPQA DiamondTAU-BenchStreamLake84.9%--DekaLLM83.4%78.0%PrimeIntellect83.2%78.0%Mancer 282.2%78.6%Parasail83.5%77.2%
+20 社のプロバイダー

表示するのに十分な稼働率データがまだありません。

上流のプロバイダーでエラーが発生した場合、リクエストフィルターが許可していれば、別の正常なプロバイダーにルーティングして復旧できます。プロバイダーごとの稼働率データにプログラムでアクセスするには Endpoints APIを利用できます。詳しくは、 負荷分散とプロバイダールーティングのオプションをご覧ください。

このモデルを使用するアプリのデータは、まだ十分にありません。

よくある質問

Qwen3.8 27B is an open-weight dense vision-language model from Qwen. It is suited for coding, professional workflows, research, multimodal interaction, and long-running agent tasks, with flexible thinking that can be enabled or disabled.

Qwen3.8 27B (batch) の料金は $0.16/M 入力トークン と $2.00/M 出力トークン、Cache Read:$0.04/M tokens には別料金が適用されます です。

Qwen3.8 27B (batch) のコンテキストウィンドウは 262,144 トークンです。

はい。Qwen3.8 27B (batch) は関数呼び出し用の tools と tool_choice を受け付けます。 response_format の JSON スキーマによる構造化出力にも対応しています。

Qwen3.8 27B (batch) は テキスト、画像、動画 を入力として受け取り、テキスト を返します。

Qwen3.8 Max Prime, Qwen3.8 Omni Flash, Qwen3.8 Max (0902) と他 37 件 は、Qwen のその他の テキスト モデルです。

Qwen3.8 27B (batch) は 2026年8月14日 にリリースされました。

その他のモデル:提供元 Qwen

Qwen Image 2.1 Turbo

Qwen Image 2.1 Turbo is the fast, lower-cost tier of the Qwen Image 2.1 series from Qwen, for image generation and editing where throughput and price matter more than peak fidelity. See Qwen Image 2.1 Pro for the higher-quality tier.

画像from $0.0184/image
Qwen Image 2.1 Pro

Qwen Image 2.1 Pro is an image generation and editing model from Qwen, the higher-quality tier of the Qwen Image 2.1 series. Choose it over Qwen Image 2.1 Turbo when output fidelity matters more than cost or speed.

画像from $0.046/image
Qwen3.8 Max Prime

Qwen3.8 Max Prime is a higher-throughput variant of Qwen3.8 Max from Alibaba's Qwen team, served as a separate SKU at a higher price point. It accepts text, image, and video input and returns text, with a 1M-token context window and reasoning enabled by default. Tool calling, structured outputs, and configurable reasoning effort are supported, matching Qwen3.8 Max.

テキスト1M コンテキスト$4 / $12
Qwen3.8 Omni Flash

Qwen3.8 Omni Flash is an omni-modal reasoning model from Alibaba, the first Qwen model built around agentic capabilities with native audio-video understanding. It is suited for audio-video analysis and summarization, video editing and production workflows, audio-video dialogue, coding, knowledge work, and GUI interaction, and it is particularly strong at long-form multimedia tasks that combine speech, sound, and visual context. It also supports two-channel and four-channel spatial audio understanding.

テキスト1M コンテキスト$0.15 / $0.47
Qwen3.8 Max

Qwen3.8 Max 0902 is an updated snapshot of Qwen3.8 Max from Alibaba's Qwen team. It is a 2.4-trillion-parameter mixture-of-experts model that accepts text, image, and video input and returns text, with a 1M-token context window and reasoning enabled by default.

This snapshot is post-trained for coding and agentic work, including multi-step software projects, multi-tool orchestration, and long-horizon task execution. It also targets chart reasoning, document parsing, and multimodal understanding over long documents and extended video. Tool calling, structured outputs, and configurable reasoning effort are supported.

テキスト1M コンテキスト$2 / $6
Qwen3.8 Flash

Qwen3.8 Flash is a multimodal reasoning model from Alibaba. It is suited for coding assistance, agentic workflows, visual understanding, document and codebase analysis, desktop interaction, chart analysis, and long-video analysis.

テキスト1M コンテキスト$0.15 / $0.47
Qwen3 Reranker 0.6B

Qwen3 Reranker 0.6B is the smallest text reranking model from Alibaba Cloud in the Qwen3 Reranker series. Built on the Qwen3 architecture, it evaluates query-document pairs to produce relevance scores for retrieval and RAG pipelines. Supports 100+ languages with instruction-aware reranking. Designed for low-latency, resource-constrained deployments.

リランキング
Qwen3 Reranker 4B

Qwen3 Reranker 4B is a text reranking model from Alibaba Cloud built on the Qwen3 architecture. It evaluates query-document pairs to produce relevance scores for use in retrieval and RAG pipelines. Supports 100+ languages and programming languages, with instruction-aware reranking that allows customizing scoring criteria per task. A compact 4B alternative balancing performance and inference cost.

リランキング
Qwen3.8 27B

Qwen3.8 27B is an open-weight dense vision-language model from Qwen. It is suited for coding, professional workflows, research, multimodal interaction, and long-running agent tasks, with flexible thinking that can be enabled or disabled.

テキスト1.0M コンテキスト$0.035 / $1.50
Qwen3.8 27B (batch)

Qwen3.8 27B is an open-weight dense vision-language model from Qwen. It is suited for coding, professional workflows, research, multimodal interaction, and long-running agent tasks, with flexible thinking that can be enabled or disabled.

テキスト262K コンテキスト$0.16 / $2
Qwen3 Reranker 8B

Qwen3 Reranker 8B is a text reranking model from Alibaba Cloud built on the Qwen3 architecture. It evaluates query-document pairs to produce relevance scores for use in retrieval and RAG pipelines. Supports 100+ languages and programming languages, with instruction-aware reranking that allows customizing scoring criteria per task. Offers strong performance on multilingual benchmarks including MTEB, CMTEB, and MMTEB.

リランキング$0.20/M tokens
Qwen3 ASR 1.7B

Qwen3 ASR 1.7B is an automatic speech recognition model from Qwen. It supports multilingual language identification and transcription across 30 languages and 22 Chinese dialects, with streaming and offline inference plus segment-level and word-level timestamps.

文字起こし$0.000008/second
Qwen3 ASR 0.6B

Qwen3 ASR 0.6B is a compact automatic speech recognition model from Qwen. It supports multilingual language identification and transcription across 30 languages and 22 Chinese dialects, with streaming and offline inference plus segment-level and word-level timestamps.

文字起こし$0.000003/second
Qwen3.8 2.4T A95B

Qwen3.8 2.4T A95B is an open-weight sparse mixture-of-experts model from Qwen and the open-weight variant of Qwen3.8 Max, with 95 billion active parameters out of 2.4 trillion total. It is suited for coding, research, complex reasoning, and agentic workflows.

テキスト1.0M コンテキスト$2 / $6
Qwen Image 3 Pro

Qwen Image 3 Pro is an image generation and editing model from Qwen. It supports precise rendering of text and details as small as 10px, along with richer world knowledge compared to previous generations.

画像from $0.04/image
Qwen Image 3

Qwen Image 3 is a unified image generation and editing model from Qwen. It supports precise rendering of text and details as small as 10px, along with a richer world knowledge base than previous generations.

画像from $0.03/image
Qwen3.8 Max

Qwen3.8 Max (0803) is the August 3, 2026 checkpoint of Qwen3.8 Max, the flagship model in Alibaba's Qwen3.8 series and the general-availability successor to the Qwen3.8 Max Preview. It is a multimodal reasoning model intended for complex reasoning, visual understanding, coding, and agentic workflows. This checkpoint was superseded by Qwen3.8 Max (0902) on September 5, 2026.

テキスト1M コンテキスト
Qwen3.7 Flash

Qwen3.7 Flash is a vision-language reasoning model from Alibaba. It is suited for multimodal agents, visual coding, search, and computer interaction, with strengths in object recognition, spatial understanding, and real-world visual perception.

テキスト1M コンテキスト$0.03 / $0.13
Qwen-Audio-3.0-TTS Flash

Qwen-Audio-3.0-TTS Flash is Alibaba's fast, cost-efficient text-to-speech model, generating spoken audio from text via the DashScope Speech Synthesizer API.

音声$15/M characters
Qwen-Audio-3.0-TTS Plus

Qwen-Audio-3.0-TTS Plus is Alibaba's higher-quality text-to-speech model, generating spoken audio from text via the DashScope Speech Synthesizer API.

音声$20/M characters