Qwen3.8-27B er Apache 2.0, Max-vektene har egen lisens

30,9 gigabyte. Så mye plass tar FP8-utgaven av Qwen3.8-27B, den nye multimodale modellen fra Alibabas Qwen-team som nå ligger på Hugging Face. The Decoder omtalte utgivelsen 14. august og skriver at vektene kommer under Apache 2.0. Det stemmer for 27B-modellen, og den er den eneste av de to du realistisk kjører på egen maskin.

Qwen varslet slippet i en bloggpost 3. august, da Max-modellen ble lansert i skyen med åpne vekter lovet uken etter. Modellen er på 2,4 billioner parametere med 95 milliarder aktive, og repoet heter Qwen3.8-2.4T-A95B.

«Dette er også første gang vi frigir vektene til en modell i Qwen-Max-klassen» — Qwen, bloggposten om Qwen3.8-Max, 3. august

De to slippene har ikke samme vilkår. Modellkortet for Qwen3.8-27B oppgir apache-2.0. Repoet for Qwen3.8-2.4T-A95B oppgir derimot «other», med lisensnavnet qwen3.8-max, og lisensfilen setter to terskler: kommersielle produkter med over 100 millioner månedlige brukere eller 20 millioner dollar i månedlig omsetning må vise modellnavnet i grensesnittet, og selskaper som driver Model as a Service eller det lisensen kaller «AI Work Assistant» med mer enn 50 millioner dollar i omsetning over tolv måneder må inngå egen avtale med Qwen.

«Lisenstakeren skal skaffe en egen lisens fra Qwen før programvaren brukes til kommersielle formål» — Qwen3.8-Max-lisensen, punkt 2

For en norsk utvikler som bygger agenter eller selvhostede tjenester er de tersklene teoretiske. Poenget er at Apache 2.0 ikke gjelder hele familien: finjusterer du Max-vektene og bygger et produkt på dem, arver du vilkårene, ikke Apache-friheten. 27B-modellen har ingen slik hale.

Den er også den praktiske. Vektene veier 55,6 GB i bf16 og 30,9 GB i FP8-repoet, som per 15. august har flere nedlastinger enn originalen på Hugging Face, 123 157 mot 91 917. Modellen tar 262 144 tokens kontekst nativt og kan strekkes til én million med RoPE-skalering via YaRN, som vLLM, SGLang og TokenSpeed støtter. Den leser bilder og video i tillegg til tekst, og tenkemodus står på som standard men kan slås av per forespørsel. På SWE-bench Pro oppgir Qwen 61,7 poeng mot 57,6 for den større Qwen3.7-Plus.

Hva bør du gjøre?

1. Start med FP8-repoet hvis du har ett kort å gi modellen: 30,9 GB mot 55,6 GB gjør forskjellen mellom å få plass og ikke.
2. Trenger du mer enn 262 144 tokens, må du skru på YaRN eksplisitt i config.json eller som argument til vLLM. Kontekstvinduet på én million er ikke aktivt ut av boksen.
3. Skal du bygge noe kommersielt på Max-vektene, les lisensfilen i repoet først. Den er ikke Apache 2.0, og terskler for Model as a Service er noe annet enn vanlige åpne vilkår.