Qwen3.8-27B-pi

Qwen3.8-27B-pi устраняет парадокс затрат и повышает эффективность агентного кодинга

Дообученная версия модели Qwen3.8-27B-pi оптимизирована для работы в агентской среде Pi, где ключевым изменением стало восстановление логической градации вычислительных ресурсов. В базовой версии уровень низкого рассуждения (low) потреблял больше токенов, чем средний (medium), что делало «быстрый» режим неэффективным. Новый релиз через комбинацию SFT и RL-обучения гарантирует, что затраты растут последовательно: low < medium < xhigh. Это позволяет разработчикам предсказуемо управлять стоимостью инференса в CI/CD пайплайнах, используя бюджетные уровни для простых задач без риска «зацикливания» модели.

Событие: На бенчмарке Terminal-Bench 2.1 уровень medium новой версии решает столько же задач, что и xhigh базовой модели, но расходует на 41% меньше выходных токенов.

Эффект: Точность на GPQA Diamond выросла с 80.9% до 86.4%, а на SciCode — с 45.4% до 48.4%, при этом модель перестала бесконечно повторять неудачные шаги, быстрее меняя тактику или останавливаясь.

Фактор: Для локального запуска в форматах GGUF ниже 4 бит (IQ2_XS) наблюдается рост переплексии до 15%, поэтому для критичных задач рекомендуется использовать версии Q4_K_S или выше.

Подробнее →