Ollama ha anunciado la disponibilidad de Qwen 3.8 27B, el modelo más potente de la serie Qwen en su clase, que ya puede ejecutarse en todas las plataformas compatibles con Ollama. El lanzamiento incluye mejoras sustanciales en tareas de codificación, trabajo profesional, investigación y tareas de agente de largo alcance.
El nuevo modelo está diseñado específicamente para agentes, con control de pensamiento flexible y capacidad para llevar a cabo tareas complejas de múltiples pasos con mayor fiabilidad. Además, Qwen 3.8 27B es un modelo multimodal nativo que incluye soporte para entrada de imágenes, y ofrece un contexto nativo de 262K, ideal para sesiones de codificación prolongadas.
De acuerdo con el comunicado, el modelo está disponible bajo la licencia Apache 2.0 en todas las plataformas soportadas por Ollama. Para comenzar a utilizarlo, los usuarios pueden descargar Ollama y ejecutar el comando ollama run qwen3.8. Para trabajar con el modelo localmente en tareas de programación, se puede utilizar un agente de codificación como Pi, con el comando ollama launch pi –model qwen3.8.
Ollama también ha colaborado con NVIDIA y con el proyecto de código abierto MLX de Apple para optimizar el rendimiento de Qwen 3.8 27B en hardware NVIDIA y Apple Silicon. En dispositivos Apple con chip M3 o más recientes, Ollama puede aprovechar el framework MLX para alcanzar más de 70 tokens por segundo al ejecutar el modelo en una MacBook con chip M5 Max. En esta configuración, Ollama también soporta entrada de imágenes mediante MLX.
En cuanto a hardware NVIDIA, la colaboración con NVIDIA permite un rendimiento máximo en Blackwell a través de llama.cpp, alcanzando más de 131 tokens por segundo al ejecutar Qwen 3.8 27B, optimizado con predicción multi-token (MTP).
Para más información sobre el uso de Qwen 3.8 27B con agentes de codificación y asistentes personales como Claude Code, Codex, Hermes, OpenClaw y otros, Ollama invita a consultar su documentación oficial. Los usuarios también pueden enviar comentarios respondiendo directamente al correo o uniéndose al servidor de Discord de Ollama.
