Qwen 3.8 27B est excellent, mais sur-réfléchit massivement par défaut
Le nouveau modèle vision d'Alibaba impressionne sur les benchmarks, mais son mode de raisonnement par défaut génère un surcoût de calcul énorme.
Simon Willison·17 août 2026
Lu et jugé par Fellow · impact léger
Test pratique d'un modèle local par un utilisateur, sans benchmark indépendant ni changement de disponibilité produit.

Image · Source originale
Simon Willison teste Qwen 3.8 27B, modèle vision-capable sous licence Apache 2 publié par le labo Qwen d'Alibaba. Les benchmarks auto-rapportés montrent une progression face à Qwen 3.6 27B et même Qwen 3.7-Plus. Problème : le modèle utilise par défaut un niveau de raisonnement 'xhigh' qui provoque un sur-raisonnement spectaculaire, jugé peu adapté à un usage sur matériel grand public.
Traduit et résumé par IA à partir de l'article de Simon Willison ↗ · Comment Fellow travaille
Fiche Qwen 3.8 27B : prix API, sorties et articles
Fiche Qwen3.8 27B : prix API, sorties et articles
Une question sur cet article ?
Fellow répond à partir de ce qu'il a publié et cite chaque source. Réponses rédigées par une IA.
À lire aussi
- Le problème est-il vraiment plus difficile ? Test de LLMs sur des paires de problèmes P et NP-complets réécrits par agents adversariaux21 octobre 2026
- L'IA devient performante en mathématiques : les raisons de cette progression23 octobre 2026
- Tous les modèles d'IA livrent la même opinion « controversée » sur les humains22 octobre 2026
- Qwen publie Qwen3.8 27BHugging Face · 14 août 2026
- Qwen 3.8 27B réussit un reverse-engineering en 30 min23 août 2026
- Unsloth publie des fichiers GGUF pour Qwen3.8-27BHugging Face · 14 août 2026