Alibaba publicó el 14 de agosto de 2026 Qwen 3.8 27B, un modelo de lenguaje de visión bajo licencia Apache 2 con 27.000 millones de parámetros, sucesor de Qwen 3.6 27B. Las pruebas del redactor Simon Willison en un MacBook Pro M5 Max de 128 GB y en un NVIDIA DGX Spark, usando LM Studio y la compilación cuantizada Q4_K_M de 17 GB, confirman que se trata de un modelo sobresaliente por capacidad y tamaño. Los benchmarks autoinformados por Qwen lo situarían por encima tanto de Qwen 3.6 27B como del modelo cerrado Qwen 3.7-Plus de mayo de 2026, aunque Willison pide esperar a mediciones independientes.
El autor advierte de un defecto de fábrica relevante: el ajuste de razonamiento predeterminado es "xhigh", lo que dispara el consumo de tokens de razonamiento hasta agotar los límites de contexto. Para tareas tan simples como "dibujar un SVG de un círculo", el modelo empleó varios minutos y miles de tokens en deliberaciones que el redactor considera innecesarias. Una consulta de pelican en bicicleta llegó a tardar 21 minutos con 22.276 tokens de razonamiento para producir 3.223 tokens de salida; con razonamiento desactivado, la misma tarea se resolvió en 137 segundos. La recomendación explícita es comenzar con niveles "low" o sin razonamiento.
En tareas de visión, Qwen 3.8 27B ofreció resultados notables en la detección de cajas delimitadoras (bounding boxes) de pelícanos en fotografías y, en otra prueba, generó por sí solo una página HTML funcional para visualizar esas cajas, sobredimensionando la implementación porque el ajuste de razonamiento seguía en "xhigh".