Qwen 27B übertrifft Claude Opus in einigen Coding-Benchmarks

Das 27B Open AI-Modell von Qwen hat in einigen Coding-Benchmarks das Claude Opus 4.6 Max von Anthropic übertroffen. Qwen 3.8-27B erzielte 61,7 Punkte im SWE-Bench-Pro und übertraf Claudes 53,4 Punkte, während es im QwenSWEBench 79,0 Punkte erreichte. Im Terminalbench 2.1 hatte jedoch Claude mit 78,2 Punkten die Oberhand. Auch im NL2Repo-Bench, einer Bewertung zur Codegenerierung auf Repository-Ebene, übertraf Claude mit 47,6 Punkten Qwen mit 42,3 Punkten. Qwen 3.8-27B bietet eine Grundkontextlänge von 262.144 Tokens und eine erweiterbare maximale Länge von bis zu 1.000.000 Tokens und unterstützt Funktionen zur Bild- und Videoerkennung. Laut der Hugging Face Model Card bietet Qwen 3.8-27B auch einen quantisierten Modellpfad, der mit lokalen Ausführungstools verbunden werden kann. Dies ist vorteilhaft für Entwickler, die das Modell direkt in Unternehmens-Cloud-APIs und auf persönlichen Workstations betreiben möchten. Die Ausführbarkeit auf Verbraucher-GPUs kann jedoch je nach Konfiguration variieren. Qwen Cloud stellt Qwen 3.8-Max als ein 2,4 Billionen Parameter MoE-Modell vor und beschreibt es als ein Modell, das sich auf Coding und spezialisierte Aufgaben konzentriert. Diese Veröffentlichung zeigt den Trend, dass chinesische Open-Modelle im Bereich Coding und Agentenaufgaben mit amerikanischen Modellen verglichen werden.

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