--- title: "Qwen3.8-27B のウェイト公開！Apache 2.0で商用可、性能と必要な容量 | AIニュース - ai-garage" description: "Qwen3.8-27B の重みは商用利用できる Apache 2.0 で公開されたよ。パラメータは約278億、画像と動画も読めて、一度に読める量は262,144トークン。容量は BF16 版が約51.7GB、FP8 版が約28.7GB。旗艦の Qwen3.8-Max とはライセンスが違うんだ。" source: https://ai-garage.jp/news/qwen-3-8-27b-open-weights/ --- News 2026年8月15日 最終更新 2026/9/23 # Qwen3.8-27B のウェイト公開！Apache 2.0で商用可、性能と必要な容量 Qwen3.8-27B の重みは商用利用できる Apache 2.0 で公開されたよ。パラメータは約278億、画像と動画も読めて、一度に読める量は262,144トークン。容量は BF16 版が約51.7GB、FP8 版が約28.7GB。旗艦の Qwen3.8-Max とはライセンスが違うんだ。 SY [Seiya Yagashiro](https://ai-garage.jp/site-info/) Editor-in-Chief, ai-garage [#Alibaba](https://ai-garage.jp/tags/Alibaba/)[#Qwen](https://ai-garage.jp/tags/Qwen/)[#オープンウェイト](https://ai-garage.jp/tags/%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%B3%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%82%A4%E3%83%88/) この記事の要点 - Alibaba の Qwen3.8-27B の重み（ウェイト）が、2026年8月15日0時（日本時間・Hugging Face 上のファイル最終更新時刻）に公開されたよ。Hugging Face と ModelScope からダウンロードできるんだ。 - ライセンスは商用利用できる Apache 2.0。旗艦の Qwen3.8-Max が独自ライセンス `qwen3.8-max` だったのと違って、こちらは条件つきの追加契約なしで仕事に使えるよ。 - パラメータは約278億（公称27B）で、画像と動画も読めるつくり。一度に読める量は262,144トークンで、設定を変えれば最大1,000,000トークンまで伸ばせるんだ。 - Qwen の公表ベンチでは SWE-bench Pro 61.7・LiveCodeBench v6 90.3 が Claude Opus 4.6 の推論最大設定（53.4・88.8）を上回った一方、Terminal Bench 2.1 は73.0対78.2、GPQA Diamond は89.2対91.3、HLE は30.8対40.0で届いていないよ。 やっほー、ぼくてんびん丸！**待ってた人、多いんじゃないかな。** Alibaba（アリババ）の Qwen チームが、**手元に置ける大きさの新モデル「Qwen3.8-27B」の重み（ウェイト）をついに公開した**よ。しかも今回は、**旗艦モデルより条件がゆるい**んだ。結論からいくね。 ## 結論：2026年8月15日0時に公開、ライセンスは商用OKの Apache 2.0 - **Qwen3.8-27B の重みが公開された**よ。Hugging Face（ハギングフェイス）上のファイルの最終更新時刻は **2026年8月15日0時00分**（日本時間）。置き場は `Qwen/Qwen3.8-27B` と、軽くした `Qwen/Qwen3.8-27B-FP8` の2本で、**ModelScope**（モデルスコープ）にも同じ名前で出ているよ。 - いちばん大事なのは**ライセンス**。**Apache 2.0** で、**商用利用ができる**んだ。8月12日に公開された旗艦の **Qwen3.8-Max は独自の `qwen3.8-max` ライセンス**だったから、ここが決定的に違うよ。 - 規模は**約278億パラメータ**（公称27B）。**画像と動画も読める**つくりで、一度に読める文章量は**262,144トークン**、設定を変えれば**最大1,000,000トークン**まで伸ばせるんだ。 - ダウンロードの容量は、**BF16 版が約51.7GB**、**軽くした FP8 版が約28.7GB**（Hugging Face 上のファイルサイズの実測だよ）。 > ぼくは8月13日の記事で「Qwen3.8-27B はまだ出ていない」と書いていたんだけど、**その翌々日に出た**よ。関連する記事はぜんぶ直しておいたからね。 ## 何が公開されたの？ Hugging Face の公式アカウントに置かれたのは、次の2本だよ。 | 置き場 | 中身 | ファイル合計 | | --- | --- | --- | | `Qwen/Qwen3.8-27B` | 標準（BF16）版・18分割 | **約51.7GB** | | `Qwen/Qwen3.8-27B-FP8` | 軽量化（FP8）版・66分割 | **約28.7GB** | ※ライセンスはどちらも Apache 2.0 だよ。 「FP8」というのは、**数字の細かさをあえて粗くして容量を減らす**やり方（量子化）のことだよ。同じモデルでも**約28.7GB まで小さくなる**から、載せられる機械の幅がぐっと広がるんだ。 中身の仕様はこんな感じ。 - **パラメータ数：** 27,781,427,952（約278億） - **層の数：** 64／隠れ層の幅：5,120 - **一度に読める量：** 262,144トークン（設定で最大1,000,000トークン） - **入力：** 文章＋**画像**＋**動画** - **考えるモード：** 初期状態で有効。深さを `xhigh`（初期値）・`medium`・`low` の3段階で選べる なお公式は、**Qwen Cloud での提供版も「近日**」と書いていて、そちらは**100万トークンが初期設定**になる予定だと案内しているよ。こちらはまだ始まっていないから、今すぐ使いたいなら自前で動かす形になるね。 ## Qwen3.8-Max と何が違うの？ 同じ「Qwen3.8」でも、**兄貴分の Max とは性格がまるで違う**んだ。 | | **Qwen3.8-27B**（今回） | Qwen3.8-Max（8月3日） | | --- | --- | --- | | パラメータ | **約278億** | 総2.4兆（95億が同時に働く型） | | ライセンス | **Apache 2.0**（商用OK） | 独自の `qwen3.8-max` | | 重みの容量 | **約51.7GB**（18分割） | 213分割の巨大構成 | | 一度に読める量 | 262,144（最大約100万） | 262,144（最大約101万） | | 想定する置き場 | 自前の機械に載せやすい大きさ | サーバー向け | ![Qwen3.8-27B と Qwen3.8-Max の比較図。27B は約278億パラメータ・Apache 2.0・BF16 約51.7GB／FP8 約28.7GB で自前の機械向け、Max は総2.4兆パラメータ・独自ライセンス・213分割でサーバー向け](https://ai-garage.jp/images/article-figures/qwen-3-8-27b-open-weights-1.webp) **Apache 2.0 は、AI の世界でいちばん扱いやすい部類のライセンス**だよ。改造しても、社内の仕事に使っても、製品に組み込んでも、Alibaba に追加の契約を求められないんだ。Max のほうは一定の規模を超える事業者に別途の条件がある独自ライセンスだったから、**「仕事で使えるか」という一点では、27B のほうがずっと気楽**ということになるね。 ## 「Opus 4.6 Max 超え」はどこまで本当？ Qwen が公表したベンチマーク（性能テスト）の数字を並べるね。**比較相手の「Opus 4.6 Max」は、Claude Opus 4.6 を考える力いっぱいの設定で走らせたもの**だよ。 | テスト（何を測る） | **Qwen3.8-27B** | Claude Opus 4.6 Max | | --- | --- | --- | | SWE-bench Pro（プログラム修正） | **61.7** | 53.4 | | LiveCodeBench v6（競技プログラミング） | **90.3** | 88.8 | | IFBench（指示どおりに動くか） | **79.5** | 62.5 | | OSWorld-Verified（パソコン画面の操作） | **84.3** | 72.7 | | AndroidWorld（スマホの操作） | **81.9** | 62.0 | | OmniDocBench 1.5（資料の読み取り） | **91.1** | 86.6 | | Terminal Bench 2.1（黒い画面での作業） | 73.0 | **78.2** | | GPQA Diamond（大学院レベルの理科） | 89.2 | **91.3** | | HLE（分野をまたぐ難問） | 30.8 | **40.0** | ※同じ表に載っている前の世代の Qwen3.6-27B は、上から順に 53.5・83.9・69.1・63.9・70.3・89.4・63.4・87.8・24.0 だよ。 **まだら模様**だよね。**プログラム修正と画面操作では上回っている**けれど、**難問を解く力（GPQA・HLE）では差が残っている**んだ。とくに HLE は30.8対40.0で、けっこうな開きがあるよ。 そして、**数字を読むときの注意が3つ**あるんだ。 1. **これは全部、Alibaba 自身が公表した数字**だよ。第三者が測り直したものじゃないんだ。 2. **測り方がそろっていないところがある。** モデルカードによると、SWE-bench Pro は **Opus 4.6 Max だけが公式発表の数字**で、**それ以外は Qwen が自分たちで測り直した**ものなんだ。同じテスト名でも条件が違うと数字は動くよ。 3. **比較の相手が1世代前**。この記事を書いた時点の Claude の主力は**2026年7月24日に出た Opus 5**（9月22日には後継の Opus 5.5 が出たよ）で、記事のなかで比べられている Opus 4.6 ではないんだ。だから「今いちばん強い Claude に勝った」という話ではないよ。 あと、表に入れなかったけど **QwenSWEBench（79.0）や CoWorkBench（70.7）は Qwen が自分で作ったテスト**なんだ。作った人が自分のモデルで高い点を出しても、それだけでは比べる材料になりにくいから、ここでは外したよ。 ## 手元の機械で動かせるの？ 正直に言うね。**「ノートパソコンで気軽に」とはいかない大きさ**だよ。 - **FP8 版で約28.7GB**、**BF16 版で約51.7GB**。これは**モデルを置くだけ**の容量で、実際に動かすときは**読ませた文章を覚えておくための作業用メモリが別に要る**んだ。 - 公式が薦めているのは **SGLang・vLLM・TokenSpeed** といった、**まとめて速く動かすための専用ソフト**。個人の機械より、GPU を積んだ機械を想定した書き方になっているよ。 - ただし **Apache 2.0 だから、社内のサーバーに置いて業務で使うことに制限がない**。ここが今回いちばん効いてくるところだと思うな。「外部に出せないデータを扱いたい」という用事に、正面から使える選択肢が増えたってことだからね。 なお、**さらに小さくした形（GGUF など）を第三者が配っている例**もあるけれど、**公開直後は中身が空っぽの置き場も混ざる**から、**Qwen 公式のアカウントから取るのが確実**だよ。 ## ぼくの感想 今回いちばん驚いたのは、**性能の数字より、ライセンスのほうかもしれない**。 旗艦の Max は独自ライセンスで囲ったのに、**小型の 27B は Apache 2.0 で丸ごと開けてきた**。これって、「**大きいほうで稼いで、小さいほうで仲間を増やす**」という、けっこうはっきりした住み分けに見えるんだ。手元で動かす人が増えれば、使い方の知恵も、周辺の道具も、Qwen に寄っていくからね。 それと、**画面操作の点（OSWorld-Verified 84.3、AndroidWorld 81.9）が前世代から大きく伸びている**のも見逃せないところ。278億という控えめな規模で**パソコンやスマホを操作する仕事**をここまで進めてきたのは、素直にすごいと思う。**自分の機械のなかだけで完結する「作業してくれる AI**」が現実味を帯びてきた気がするんだ。 ただ、**難問系（HLE 30.8）はまだはっきり差がある**から、「何でもこれ1本で」とはいかないよ。**考える仕事は大きいモデル、手を動かす仕事は手元のモデル**、みたいな使い分けが当分は現実的だと思うな。 ## まとめ - **Qwen3.8-27B の重みが2026年8月15日0時（日本時間）に公開された**よ。Hugging Face の `Qwen/Qwen3.8-27B`・`Qwen/Qwen3.8-27B-FP8` と ModelScope から取れるんだ - **ライセンスは商用利用できる Apache 2.0**。独自ライセンスだった旗艦 Qwen3.8-Max とは、ここが決定的に違うよ - 容量は **BF16 が約51.7GB・FP8 が約28.7GB**、パラメータは**約278億**、**画像と動画も読める**。一度に読める量は262,144トークン（設定で最大約100万） - Qwen の公表値では **SWE-bench Pro 61.7・LiveCodeBench v6 90.3 が Claude Opus 4.6 の推論最大設定を上回った**けれど、**Terminal Bench 2.1・GPQA Diamond・HLE では届いていない**んだ。**数字は自社公表で、測り方もそろっていない**ところがあるから、そこは差し引いて見てね - 「Qwen 4」はまだ出ていないよ。整理は [「Qwen 4」はまだ？の記事](https://ai-garage.jp/news/qwen-4-release-status/) に、旗艦のほうは [Qwen3.8-Max の検証記事](https://ai-garage.jp/news/qwen-3-8-max-preview/) にまとめてあるからね ぼくは**裏が取れた数字しか書かない**。今回もぜんぶ、Hugging Face の公式リポジトリとモデルカードを直接見て確かめたよ。新しいことが分かったら、この記事も更新するからね。またね！ よくある質問 Q.Qwen3.8-27B のライセンスは？商用利用できる？ A.Apache 2.0 です。Hugging Face の公式リポジトリ `Qwen/Qwen3.8-27B` のモデルカードに apache-2.0 と明記されており、商用利用できます。同じ Qwen3.8 世代でも、旗艦の Qwen3.8-Max（`Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B`）は独自の `qwen3.8-max` ライセンスで、こちらとは条件が異なります。 Q.Qwen3.8-27B はどこでダウンロードできる？ A.Hugging Face の `Qwen/Qwen3.8-27B`（BF16）と `Qwen/Qwen3.8-27B-FP8`（FP8 版）、および ModelScope の同名リポジトリです。ファイルの最終更新時刻は、BF16 版が2026年8月15日0時00分（日本時間）、FP8 版が2026年8月14日23時44分（日本時間）です。 Q.Qwen3.8-27B のダウンロード容量はどれくらい？ A.モデル本体のファイル合計は、BF16 版が約51.7GB（18分割）、FP8 版が約28.7GB（66分割）です（いずれも Hugging Face 上のファイルサイズの実測）。動かすときはこれに加えて、一度に読ませる文章量ぶんの作業用メモリが必要になります。 Q.Qwen3.8-27B は Qwen3.8-Max と何が違う？ A.規模とライセンスが違います。Qwen3.8-Max は総2.4兆パラメータの大型モデルで独自ライセンス、重みは約213分割の巨大なファイル群です。Qwen3.8-27B は約278億パラメータの小型モデルで Apache 2.0、ファイルは約51.7GB です。用途も、Max がサーバー向け、27B が自前環境に載せやすい大きさ、という住み分けになっています。 Q.Qwen3.8-27B は Claude Opus より賢いの？ A.一部のテストだけ上回っています。Qwen の公表値では SWE-bench Pro が61.7（Opus 4.6 の推論最大設定は53.4）、LiveCodeBench v6 が90.3（同88.8）で上回る一方、Terminal Bench 2.1 は73.0対78.2、GPQA Diamond は89.2対91.3、Humanity's Last Exam は30.8対40.0で下回っています。なお比較の相手は Claude Opus 4.6 で、この記事を書いた時点の Claude の主力は2026年7月24日公開の Opus 5 でした（2026年9月22日には後継の Opus 5.5 が出ています）。数字はすべて Alibaba 側が公表したもので、第三者の実測ではありません。 Q.Qwen3.8-27B は画像や動画も読める？ A.読めます。モデルカードでは「native vision-language model」と説明されており、図表つきの資料や長時間の動画の理解に対応するとされています。公表値では画面操作の OSWorld-Verified が84.3、スマホ操作の AndroidWorld が81.9、資料読み取りの OmniDocBench 1.5 が91.1 です。 Q.Qwen3.8-27B はどうやって動かす？ A.Hugging Face Transformers のほか、SGLang・vLLM・TokenSpeed といった実行ソフトに対応しています。公式は本格運用ならこれら専用の実行ソフトを薦めています。考えを書き出す「thinking」モードは初期状態で有効で、`reasoning_effort` を xhigh（初期値）・medium・low の3段階から選んで、考える深さと費用を調整できます。 参考・一次ソース - [→ Hugging Face：Qwen/Qwen3.8-27B（公式リポジトリ。モデルカード・ライセンス Apache 2.0・仕様・ベンチマーク表）](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B) - [→ Hugging Face：Qwen/Qwen3.8-27B-FP8（軽量化した FP8 版の公式リポジトリ）](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B-FP8) - [→ ITmedia AI＋：「Qwen3.8-27B」ウェイト公開 一部「Opus 4.6 Max」超えか ライセンスは商用可のApache 2.0（2026-08-15）](https://www.itmedia.co.jp/aiplus/article/2608/15/2000000554/) - [→ ModelScope：Qwen/Qwen3.8-27B（中国側の公式配布先）](https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.8-27B) - [→ Hugging Face：Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B（旗艦 Qwen3.8-Max の重み。ライセンス比較用）](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B) この記事に出てきた用語・モデル 用語をやさしく解説 [オープンウェイト](https://ai-garage.jp/glossary/open-weight/)[マルチモーダル](https://ai-garage.jp/glossary/multimodal/)[量子化](https://ai-garage.jp/glossary/quantization/)[パラメータ](https://ai-garage.jp/glossary/parameter/)[コンテキストウィンドウ](https://ai-garage.jp/glossary/context-window/)[SWE-Bench Pro](https://ai-garage.jp/glossary/swe-bench-pro/) 関連 AI モデル [Qwen](https://ai-garage.jp/models/qwen/)[Claude](https://ai-garage.jp/models/claude/) この記事をシェア [Xでシェア](https://twitter.com/intent/tweet?text=Qwen3.8-27B%20%E3%81%AE%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%82%A4%E3%83%88%E5%85%AC%E9%96%8B%EF%BC%81Apache%202.0%E3%81%A7%E5%95%86%E7%94%A8%E5%8F%AF%E3%80%81%E6%80%A7%E8%83%BD%E3%81%A8%E5%BF%85%E8%A6%81%E3%81%AA%E5%AE%B9%E9%87%8F%20%7C%20ai-garage&url=https%3A%2F%2Fai-garage.jp%2Fnews%2Fqwen-3-8-27b-open-weights%2F) [はてなブックマークに追加](https://b.hatena.ne.jp/add?mode=confirm&url=https%3A%2F%2Fai-garage.jp%2Fnews%2Fqwen-3-8-27b-open-weights%2F) 引用文は「『タイトル』 - ai-garage.jp URL」の形でコピーされます。出典として URL を残したまま貼れます。 関連記事 [![Alibaba「Qwen3.8-Max」が8月3日に正式リリース！総2.4兆パラメータ、Terminal-Bench 2.1 は86.6で Fable 5 超え・SWE-bench Pro は67.7で届かず](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/qwen-3-8-max-preview-card.webp)2026/7/20Alibaba「Qwen3.8-Max」が8月3日に正式リリース！総2.4兆パラメータ、Terminal-Bench 2.1 は86.6で Fable 5 超え・SWE-bench Pro は67.7で届かず](https://ai-garage.jp/news/qwen-3-8-max-preview/)[![「Qwen 4」はまだ出てない【2026年10月時点】主力は Qwen3.8-Max・いつ出る？](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/qwen-4-release-status-card.webp)2026/7/6「Qwen 4」はまだ出てない【2026年10月時点】主力は Qwen3.8-Max・いつ出る？](https://ai-garage.jp/news/qwen-4-release-status/)[![国産オープンLLM「LLM-jp-4 33B」公開！商用可・必要容量66GB・性能はどこまで](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/llm-jp-4-33b-open-weights-card.webp)2026/8/20国産オープンLLM「LLM-jp-4 33B」公開！商用可・必要容量66GB・性能はどこまで](https://ai-garage.jp/news/llm-jp-4-33b-open-weights/)[![Meta「Muse Glimmer」公開！24GBのVRAMで動く296億パラメータのオープンモデル──必要スペック・入手先・性能を整理するよ](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/meta-muse-glimmer-local-open-model-card.webp)2026/8/11Meta「Muse Glimmer」公開！24GBのVRAMで動く296億パラメータのオープンモデル──必要スペック・入手先・性能を整理するよ](https://ai-garage.jp/news/meta-muse-glimmer-local-open-model/) 執筆 Seiya Yagashiro（編集長） 公開・更新 公開 2026/8/15 / 最終更新 2026/9/23 この記事は AI（Claude / ChatGPT）の支援を受けて作成し、編集長による事実確認を経て公開しています。 誤りを発見した方は [@tenbin_maru](https://x.com/tenbin_maru) のDMまでご連絡ください。 詳しい編集方針は [編集方針](https://ai-garage.jp/editorial-policy/) ページをご覧ください。