站长吧8月15日消息，阿里巴巴旗下千问大模型团队于8月14日晚间正式开源Qwen3.8-27B模型。昇腾在模型开源后同步完成0Day适配，通过vLLM-Ascend开源推理引擎实现Qwen3.8-27B在Atlas 800 A3、Atlas 850E超节点上的高效推理部署。
Qwen3.8-27B是一款原生多模态稠密（Dense）模型，参数量270亿。模型原生支持262K tokens上下文长度，通过YaRN技术可外推至1M tokens。
在架构上，Qwen3.8-27B采用混合线性注意力设计，64层中48层为Gated DeltaNet线性注意力、16层为Full Attention。这种设计打破了长序列下O(n²)的计算复杂度，兼顾了长序列处理效率与上下文建模能力。
在性能表现上，Qwen3.8-27B在编程和办公场景中显著超越前代Qwen3.6-27B，整体水平优于Qwen3.7-Plus。
该模型在Agentic terminal coding测试中得分73.0（前代63.4），在SWE-bench Pro测试中得分61.7（前代53.5）。模型新增了reasoning_effort功能，可根据任务难度动态调节思考深度以节省计算资源。
针对Qwen3.8-27B的结构特点，昇腾采用多项关键技术进行优化。在Prefill阶段采用GDN融合算子，以Chunk方式高效处理长序列，减少中间数据搬运和算子调度开销。
vLLM-Ascend支持W8A8量化部署，将权重与激活值从BF16量化至8-bit，充分发挥昇腾NPU的INT8/MXFP8算力。
同时利用Qwen3.8的MTP投机推理能力，通过MTP模块预测后续Token、主模型并行校验，减少主模型调用次数。Decode阶段支持将计算捕获为设备侧执行图（ACLGraph），消除重复调度开销。
目前Qwen3.8-27B已在Hugging Face和魔搭社区（ModelScope）同步上线。昇腾已提供基于该模型的部署指导，用户可通过vLLM-Ascend开源推理引擎快速完成推理部署。
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