Swift Qwen 3.8 27B (Thinking)

Swift Qwen 3.8 27B ist UkisAIs Reasoning-Effizienz-Finetune auf Qwen 3.8 27B: bis zu 58 Prozent weniger Thinking-Tokens bei unter einem Prozent Performance-Verlust und rund doppelt so hoher Durchsatz auf Reasoning-Aufgaben. NVFP4-Quantisierung mit 262.000 Tokens Kontext, MTP-Head für Speculative Decoding und dokumentiertem Tool-Use — Lizenz mit kommerzieller ARR-Schwelle.

UkisAI Version 3.8 Kommerzielle Nutzung erlaubt Dense 28 B 262 K Context 12/2025 local getestet

  • Restricted Weights
  • Workstation
  • vLLM
  • Text
  • Vision
  • Batch

Sovereign Risk: MEDIUM Dieser Checkpoint ist ein UkisAI-Fine-Tune und eine NVFP4-Quantisierung von Qwen/Qwen3.8-27B. Die Basis-Herkunft ist dokumentiert, aber die Gewichte werden unter der gated Swift Open License v1.0 mit ARR-Schwelle verteilt und sind für Blackwell/vLLM-Deployment optimiert; die Provenance ist damit klar, im OSS-Sinne aber nicht vollständig offen.

Schlüsselmetriken

Score · Latenz · Kosten · Qualität

Total Score Gold
80.48
Routine
49.15
Reasoning
31.33

Rank #6

LLM Judge Avg
4.09
100 Coverage
Avg Task Duration
112.33
Batch
Token Rate
16.28
Output Rate
P95 Latency
291.79
Top 5 %
Total Tokens
115800
Output Volume
Cost per 1K
$0
USD / 1K Requests
Benchmark Cost
$0
Total · 115800 tok

Benchmark-Module

10 Module · gewichtet · vs. Modellmedian & Spitzenreiter

Swift Qwen 3.8 27B (Thinking) Bestes Modell Ø Alle Modelle
Code Quality 84.44
CLI Benchmark 90.67
Logical Reasoning 75.27
UX Writing 81.41
Documentation 83.35
Content Transform. 82.23
Cultural Intelligence 76.8
Synthesis Quality 59.17
Tool Execution 90
ToolUse Score 74.79
Benchmark Cost $0

Token-Effizienz & Latenz

Verbrauch pro Modul vs. Modellmedian

Token-Verbrauch pro Modul

Performance-Profil