Swift Qwen 3.8 27B

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 (28 B aktiv) 262 K Context 12/2025 local getestet

  • Open Weights
  • Workstation
  • vLLM
  • Text
  • Vision
  • Gated-Weights
  • Batch

Sovereign Risk: MEDIUM TODO

Schlüsselmetriken

Score · Latenz · Kosten · Qualität

Total Score Silver
77.78
Routine
47.67
Reasoning
30.12

Rank #11

LLM Judge Avg
4.02
100 Coverage
Avg Task Duration
106.87
Batch
Token Rate
15.52
Output Rate
P95 Latency
291.59
Top 5 %
Total Tokens
111100
Output Volume
Cost per 1K
$0
USD / 1K Requests
Benchmark Cost
$0
Total · 111100 tok

Benchmark-Module

10 Module · gewichtet · vs. Modellmedian & Spitzenreiter

Swift Qwen 3.8 27B Bestes Modell Ø Alle Modelle
Code Quality 80.6
CLI Benchmark 95
Logical Reasoning 69.87
UX Writing 73.65
Documentation 79.16
Content Transform. 74.3
Cultural Intelligence 84.3
Synthesis Quality 63.33
Tool Execution 86.67
ToolUse Score 74
Benchmark Cost $0

Token-Effizienz & Latenz

Verbrauch pro Modul vs. Modellmedian

Token-Verbrauch pro Modul

Performance-Profil