Un modello denso da 27 miliardi di parametri a pesi aperti, pensato per il ragionamento, il codice e il dialogo multilingue. Lo gestiamo sulle nostre GPU europee e lo chiamate come una qualsiasi API compatibile OpenAI.
Parametri
27 mld
Contesto
262 K
Lingue
100+
Throughput servito
~90 t/s
Passate dalla risposta rapida al ragionamento passo dopo passo per matematica, logica e codice — nello stesso endpoint, con un semplice parametro.
Output strutturati JSON e strumenti dichiarati: il modello si inserisce nei vostri agenti e nei vostri workflow esistenti senza strati di adattamento.
Addestrato su oltre 100 lingue e dialetti: un solo modello serve i vostri clienti da Lisbona a Helsinki, senza traduzione intermedia.
Licenza permissiva e pesi pubblici: sapete esattamente che cosa gira, e potete replicare l’inferenza in casa il giorno in cui lo desiderate. Perché Mistral e Qwen sono protagonisti della sovranità europea → · Cybersicurezza: la risposta open-weights →
| Benchmark | Qwen3.8-27B | Classe 20-30 mld |
|---|---|---|
| MMLU-Pro (conoscenze) | 72,7 | 65-74 |
| GPQA (scienze) | 53,5 | 45-56 |
| AIME (matematica) | 30,3 | 18-34 |
| LiveCodeBench (codice) | 28,8 | 22-31 |
Valori indicativi tratti dalle pubblicazioni del vendor del modello; i numeri definitivi saranno misurati sulla nostra infrastruttura e pubblicati su questa pagina.
SDK OpenAI, LangChain, LlamaIndex: tutto funziona cambiando la base URL e la chiave. Il parametro reasoning attiva la modalità di ragionamento.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.europeangpu.com/v1",
api_key=EGPU_API_KEY)
r = client.chat.completions.create(
model="qwen3.8-27b",
messages=[{"role": "user",
"content": "Riassumi questo contratto"}],
extra_body={"reasoning": True})Senza abbonamento, senza minimi — il prezzo dell’inferenza sovrana, senza costi nascosti. Vi serve più throughput a un costo inferiore? Vedi Ministral 3 14B →