9月17日消息，海外用户EcstaticDentist展示了一项AI本地开发成果：仅用一张RTX 3090显卡，本地运行Qwen3.8-27B模型Q4KM量化版，零云端Token消耗，耗时约5小时开发出一款190MB的第一人称僵尸射击游戏。开发全程未手动改代码，全靠提示词驱动。作者分享技巧：用一个对话生成提示词并追踪进度，另一模型执行代码。网友实测发现，不同量化版本效率差异大，Q5版仅需20分钟且质量更佳。该模型对提示词细节高度敏感，作者计划将项目开源至GitHub，邀社区共同迭代。

8月14日，阿里开源Qwen3.8-27B模型。最新本地实测涵盖标准部署、量化及Agent三大场景。结果显示，标准部署下vLLM和SGLang吞吐超40 token/s；量化部署中3bit至6bit兼顾质量与速度。在Agent测试中，该模型任务质量获满分，复杂交付优于对照组。但其Agent适配仍存短板：任务拆分不够经济导致严重“空转”，复杂任务耗时与token消耗高达对照组的十余倍。总体而言，Qwen3.8-27B性能比肩顶级闭源模型，是极具潜力的本地开源底座，但在Agent场景需严格约束步骤与token边界，以控制时间与算力成本。

8月14日，阿里正式开源Qwen3.8-27B模型，并于17日登顶Hugging Face全球开源榜第一。该模型以27B参数尺寸，在部分代码生成和Agent测试中展现出媲美顶级闭源模型的实力。经量化后仅需约17GB显存，单张消费级显卡即可本地部署，并支持百万级Token上下文。不过，其默认的“过度思考”机制导致推理耗时过长，在真实复杂任务中尚未完全替代闭源模型。尽管如此，Qwen3.8-27B成功将前沿Agent能力下放至个人电脑，打破了本地部署必须牺牲能力的默认前提，标志着开源模型的重大突破。

【Qwen3.8-27B正式开源！单张消费级显卡即可运行】2026年8月，备受期待的Qwen3.8-27B正式开源。该模型参数量270亿，量化后单张RTX 4090等消费级显卡即可本地运行。其在SWE-bench Pro等多项代码和Agent评测中反超Claude Opus 4.6 Max。模型具备原生多模态能力，支持262K原生上下文（可扩展至100万Token），重点强化编程与长程Agent任务。此外，新增“推理档位”调节与思考保留功能，底层采用线性注意力架构提升长序列处理效率。目前已接入vLLM等主流框架并提供量化版本，开发者可轻松部署体验。

今日，通义千问正式开源Qwen3.8系列模型，备受瞩目的270亿参数模型Qwen3.8-27B同步上线。该模型采用Apache2.0协议，所有人可免费下载部署及商用。作为原生多模态稠密模型，它支持262K原生上下文，较前代在编程和办公场景性能大幅提升，表现超越Qwen3.7-Plus。此外，新增的思考深度控制功能可大幅节省算力，让家用显卡也能轻松运行复杂任务。截至目前，千问已累计开源460余个模型，全球下载总量超30亿次，持续领跑全球AI开源社区，助力开发者创造更多新应用。