Model garden Router · op aanvraag Dedicated · beschikbaar

Qwen3.6 27B FP8

Dit model draait als eigen dedicated GPU-deployment, direct te starten via de wizard. Data blijft in Europa.

[!Note] This repository contains FP8-quantized model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, KTransformers, etc. The quantization method is fin...

Qwen/Qwen3.6-27B-FP8 vLLM ready
text+image->text · Qwen · sovereign EU
Runs on EU infrastructure operated by European companies; US marketplace capacity is never part of this chain. Full chain
28B
Parameters
262K
Contextvenster
48GB
Minimale VRAM
POST /api/v1/chat/completions Op aanvraag

Specificaties

Parameters 28B
Contextvenster 262,144 tokens
Minimale VRAM 48 GB
Architectuur Qwen3_5ForConditionalGeneration (vLLM)
Licentie apache-2.0
Modaliteit text+image->text
Uitgebracht April 2026
Uitgever Qwen ↗

Prijzen

Gedeelde router · per token
Op aanvraag
Niet beschikbaar op de gedeelde router. Prijs op aanvraag als dedicated GPU-deployment.
Dedicated GPU · per uur
vanaf €1,30 per uur
Eigen vLLM-instance op Europese cloud (48 GB VRAM), per uur afgerekend.

Gedeelde EU-router, pay-per-token, scale-to-zero. Dedicated GPU-deployments worden per uur afgerekend, zie prijzen.

✓ Werkend geverifieerd op 21-07-2026, respons in 6395 ms op onze EU-infrastructuur.

Bench-index

Bench is onze kwaliteitsindex voor elk model, 0 tot 100. Hij steunt op openbare metingen (Epoch AI met zo’n 40 benchmarks, LiveBench, LMArena en meer) en wordt elke ochtend ververst. Waar niemand meet, staat een schatting met bandbreedte.

67,3 / 100 · Via LiveBench

Omgerekend uit het LiveBench-resultaat naar dezelfde schaal.

Bandbreedte 61,0 tot 73,7

Bronnen: Epoch AI ↗ · LiveBench ↗ · LMArena ↗ · Dagelijks bijgewerkt, laatst op 04-11-2026

LiveBench · 64,0 · Plek 68 van 70
Redeneren 70,3
Code 71,8
Agentisch coderen 39,3
Wiskunde 79,9
Data-analyse 70,4
Taal 63,3
Instructies volgen 53,2
LiveBench · Alle taken
Redeneren
theory of mind 65,4
zebra puzzle 53,8
spatial 100,0
logic with navigation 62,0
Code
code generation 71,8
code completion 71,7
Agentisch coderen
javascript 54,6
typescript 23,3
python 40,0
Wiskunde
AMPS Hard 93,0
integrals with game 52,0
math comp 92,2
olympiad 82,3
Data-analyse
consecutive events 70,4
tablejoin 42,9
tablereformat 98,0
Taal
connections 77,2
plot unscrambling 42,8
typos 70,0
Instructies volgen
paraphrase 49,4
simplify 50,7
story generation 60,1
summarize 52,6

Direct aanroepen

Drop-in vervanger voor OpenAI: wijzig alleen de base-URL en de API-key. Ook het Anthropic-formaat (/v1/messages) wordt ondersteund.

curl https://hostyourai.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer hyai-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen3.6-27B-FP8",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Veelgestelde vragen

Kan ik Qwen3.6 27B FP8 in de EU draaien?

Ja. HostYourAI draait Qwen3.6 27B FP8 op GPU's in Europese datacenters via vLLM. Prompts en outputs verlaten de EU niet en er is geen Amerikaanse cloudprovider in de keten.

Is Qwen3.6 27B FP8 hosten AVG/GDPR-compliant?

Ja. Alle verwerking vindt plaats binnen de EU, er is een verwerkersovereenkomst (DPA) beschikbaar en de subprocessor-lijst is openbaar. Open-source gewichten betekenen ook: geen training op jouw data.

Wat kost Qwen3.6 27B FP8?

Qwen3.6 27B FP8 is beschikbaar op aanvraag: via de gedeelde EU-router na kort overleg, of als eigen dedicated GPU-deployment per uur. Vertel ons je use case, dan zetten we het voor je klaar.

Is de API compatibel met OpenAI?

Ja. Je gebruikt de standaard OpenAI-SDK's met een aangepaste base-URL (https://hostyourai.com/api/v1). Ook de Anthropic Messages API wordt ondersteund als drop-in.

Andere modellen van Qwen

Qwen Image 2.1 Turbo

Qwen-Image-2.1-Turbo is an accelerated checkpoint of Qwen-Image-2.1 for text-to-image generation and image editing with 8 denoising steps. It uses the same 7B visual generation architecture and loads directly with QwenImage21Pipeline in Diffusers.

7.1B Bekijk model →
Qwen Image 2.1 PE T2I

We are excited to open-source Qwen-Image-2.1, a unified text-to-image generation and image editing model in the Qwen family. With just 7B parameters in its visual generation component (32 Single-Stream DiT layers), Qwen-Image-2.1 balances generation quality, inference efficiency, and versatility.

9.4B 262K context Bekijk model →
Qwen Image 2.1

We are excited to open-source Qwen-Image-2.1, a unified text-to-image generation and image editing model in the Qwen family. With just 7B parameters in its visual generation component (32 Single-Stream DiT layers), Qwen-Image-2.1 balances generation quality, inference efficiency, and versatility.

7.1B Bekijk model →
Qwen3.8 Flash Next

[!Note] This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc.

180B 262K context Bekijk model →
Qwen3.8 27B

[!Note] This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc.

28B 262K context Bekijk model →
Qwen3 ASR 0.6B hf

The Qwen3-ASR family includes Qwen3-ASR-1.7B and Qwen3-ASR-0.6B, which support language identification and ASR for 52 languages and dialects. Both leverage large-scale speech training data and the strong audio understanding capability of their foundation model, Qwen3-Omni. The 1.7B version achieves state-of-the-art performance among open-source ASR models and is competitive with the strongest proprietary commercial APIs.

0.8B 66K context Bekijk model →

Probeer Qwen3.6 27B FP8 gratis

Account aanmaken duurt een minuut. Test Qwen3.6 27B FP8 direct in de playground.

Start gratis