Qwen 3.8 27B fue lanzado el 14 de agosto de 2026, y los GGUF de Shape Learn-Lite se publicaron cuatro días después. Estas versiones Lite utilizaron presupuestos de optimización más pequeños y menos comprobaciones. Ahora, los modelos completos de Shape Learn están finalizados y han sido evaluados junto con el conjunto Lite.

Los modelos completos de Shape Learn funcionan significativamente mejor. GPU-5 alcanza el 99.63% del puntaje de benchmark de BF16, mientras que GPU-4 logra el 98.72% con 11.0 GB frente a 13.1 GB. Los cinco modelos se sitúan en la frontera de calidad-velocidad en seis comparaciones de GPU.

La decodificación especulativa con MTP o DFlash2 aumenta el rendimiento en todos los modelos. DFlash2 es más rápido pero requiere más memoria y no admite entrada de imágenes. MTP funciona con imágenes y es mejor para escenarios con limitación de VRAM.

Entidades clave: Empresas: llama.cpp, Unsloth, ISTA-DASLab