En tett modell med 27 milliarder parametere og åpne vekter, skreddersydd for resonnering, kode og flerspråklig dialog. Vi drifter den på våre europeiske GPU-er, og du kaller den som et hvilket som helst OpenAI-kompatibelt API.
Parametere
27 mrd.
Kontekst
262 K
Språk
100+
Servert hastighet
~90 t/s
Veksle mellom raskt svar og steg-for-steg-resonnering for matematikk, logikk og kode — i samme endepunkt, med et enkelt parameter.
Strukturerte JSON-utdata og deklarerte verktøy: modellen glir inn i agentene og arbeidsflytene du allerede har, uten adapterlag.
Trent på over 100 språk og dialekter: én og samme modell betjener kundene dine fra Lisboa til Helsingfors, uten oversettelse i mellom.
Permissiv lisens og offentlige vekter: du vet nøyaktig hva som kjører, og du kan replikere inferensen internt den dagen du ønsker det. Hvorfor Mistral og Qwen er aktører for europeisk suverenitet → · Cybersikkerhet: svaret med åpne vekter →
| Benchmark | Qwen3.8-27B | Klassen 20-30 mrd. |
|---|---|---|
| MMLU-Pro (kunnskap) | 72,7 | 65-74 |
| GPQA (naturvitenskap) | 53,5 | 45-56 |
| AIME (matematikk) | 30,3 | 18-34 |
| LiveCodeBench (kode) | 28,8 | 22-31 |
Veiledende verdier hentet fra modellutgiverens publikasjoner; de endelige tallene måles på vår infrastruktur og publiseres på denne siden.
OpenAI-SDK, LangChain, LlamaIndex: alt fungerer ved å bytte base-URL og nøkkel. Parameteret reasoning aktiverer resonneringsmodusen.
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": "Oppsummer denne kontrakten"}],
extra_body={"reasoning": True})Uten abonnement, uten minstekrav — prisen for suveren inferens, uten skjulte kostnader. Trenger du mer hastighet for mindre penger? Se Ministral 3 14B →