Model garden Router · op aanvraag Dedicated · beschikbaar

Qwen3.8 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, TokenSpeed, etc. The quantization method is fine-g...

Qwen/Qwen3.8-27B-FP8 Op aanvraag
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 August 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 €2,13 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.

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.

76,4 / 100 · Via LiveBench

Omgerekend uit het LiveBench-resultaat naar dezelfde schaal.

Bandbreedte 70,1 tot 82,7

Bronnen: Epoch AI ↗ · LiveBench ↗ · LMArena ↗ · Dagelijks bijgewerkt, laatst op 01-10-2026

LiveBench · 75,3 · Plek 38 van 66
Redeneren 80,0
Code 75,7
Agentisch coderen 61,4
Wiskunde 86,2
Data-analyse 76,6
Taal 74,4
Instructies volgen 72,7
LiveBench · Alle taken
Redeneren
theory of mind 59,6
zebra puzzle 96,5
spatial 96,0
logic with navigation 68,0
Code
code generation 77,5
code completion 73,9
Agentisch coderen
javascript 59,1
typescript 50,0
python 75,0
Wiskunde
AMPS Hard 98,0
integrals with game 65,0
math comp 94,1
olympiad 87,7
Data-analyse
consecutive events 84,9
tablejoin 48,8
tablereformat 96,1
Taal
connections 90,5
plot unscrambling 56,5
typos 76,0
Instructies volgen
paraphrase 74,9
simplify 66,7
story generation 73,1
summarize 75,9

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/Qwen3.8-27B-FP8",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Veelgestelde vragen

Kan ik Qwen3.8 27B FP8 in de EU draaien?

Ja. HostYourAI draait Qwen3.8 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 Qwen3.8 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 Qwen3.8 27B FP8?

Qwen3.8 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 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 →
Qwen3 ASR 1.7B 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.

2B 66K context Bekijk model →

Probeer Qwen3.8 27B FP8 gratis

Account aanmaken duurt een minuut. Test Qwen3.8 27B FP8 direct in de playground.

Start gratis