Een dicht model met 27 miljard parameters en open gewichten, gemaakt voor redeneren, code en meertalige dialoog. Wij draaien het op onze Europese GPU’s en u roept het aan zoals elke OpenAI-compatibele API.
Parameters
27 mld
Context
262 K
Talen
100+
Geserveerde doorvoer
~90 t/s
Schakel tussen snelle antwoorden en stap-voor-stap redeneren voor wiskunde, logica en code — binnen hetzelfde endpoint, met één parameter.
Gestructureerde JSON-output en gedeclareerde tools: het model voegt zich in uw bestaande agents en workflows zonder adaptatielaag.
Getraind op meer dan 100 talen en dialecten: één model bedient uw klanten van Lissabon tot Helsinki, zonder tussenvertaling.
Permissieve licentie en publieke gewichten: u weet precies wat er draait, en u kunt de inferentie intern repliceren op de dag dat u dat wilt. Waarom Mistral en Qwen spelers zijn in de Europese soevereiniteit → · Cybersecurity: het open-weights-antwoord →
| Benchmark | Qwen3.8-27B | Klasse 20-30 mld |
|---|---|---|
| MMLU-Pro (kennis) | 72,7 | 65-74 |
| GPQA (wetenschappen) | 53,5 | 45-56 |
| AIME (wiskunde) | 30,3 | 18-34 |
| LiveCodeBench (code) | 28,8 | 22-31 |
Indicatieve waarden uit de publicaties van de modelmaker; de definitieve cijfers worden gemeten op onze infrastructuur en op deze pagina gepubliceerd.
OpenAI-SDK, LangChain, LlamaIndex: alles werkt door de base URL en de sleutel te wijzigen. De parameter reasoning activeert de redeneermodus.
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": "Vat dit contract samen"}],
extra_body={"reasoning": True})Zonder abonnement, zonder minimum — de prijs van soevereine inferentie, zonder verborgen kosten. Meer doorvoer nodig voor minder geld? Bekijk Ministral 3 14B →