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

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。

「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。

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。

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。Claude の現行最新は2026年7月24日に出た Opus 5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 に、旗艦のほうは Qwen3.8-Max の検証記事 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！