说说 Qwen3.8-Flash-Next 能不能做得更好

Reddit r/LocalLLaMA 新闻
qwen llm-evaluation local-inference llama.cpp model-quality reasoning

摘要

一位用户吐槽 Qwen3.8-Flash-Next 在通过 llama.cpp 本地运行时，面对一般性研究问题回答冗长、绕来绕去，并质疑该模型是否除了编程任务之外还能有所改进。

我原本对 QFN 在编程及周边任务（比如评估开源仓库、下载并运行模型等）上的表现相当满意。但用它来做更一般性的研究时，问题开始暴露了——它其实并不怎么聪明，似乎会迷失在自己的逻辑迷宫里。下面是一个最近的例子，问题很简单： "人类从近代早期文明开始，是不是一直一次性睡很长的时间，比如一觉睡八个小时，还是说一天中分成多个睡眠时段？" 它的回答又啰嗦又晦涩，实在让人受不了（感觉像是蒸馏了大量 Opus 5 的风格）。 环境配置： - pi，带 pi-web-access 扩展 - llama.cpp，UD_Q4_K_M 量化，启用 MTP - `--temp 1 --top-p 0.95 --top-k 20 --min-p 0.00 --presence-penalty 0 --repeat-penalty 1.0` - 极简的 AGENTS.md，基本只围绕软件相关任务 对话记录：https://share.jotbird.com/radiant-bold-desert-wind TL;DR：抛开第一个问题本身的复杂度不谈，针对几个简单的追问——"你的回答里有没有逻辑上的自相矛盾？""为什么会这样？"以及"那么我们该怎么修，才能保证以后不再发生？"——它的回答**不仅是一篇篇长文，而且每次还会"挖出更多"东西，以至于我已经无法相信 QFN 说的任何话了**。
查看原文

相似文章

# Qwen3.8-Flash-Next 是不是动不动就触发了，还是只有我一个人这么觉得？ "Trigger happy" 在这里指模型反应过度、容易被触发。你可以根据语境选择更贴切的说法： - 如果是说模型**太敏感、动不动就报错或拒绝**：`是不是太敏感了，动不动就触发？` - 如果是说模型**太急着生成内容、话太多**：`是不是太着急了，一上来就生成一堆内容？` 推荐译文：**Qwen3.8-Flash-Next 是不是太容易触发了？还是只有我一个人有这种感觉？**

Reddit r/LocalLLaMA

一名开发者在评估 Qwen3.8-Flash-Next 用于编程与语音智能体场景时表示，该模型过度渴望采取行动，会产生大量多余的工具调用，并在仅要求进行分析的情况下执行操作（例如创建 GitHub issue）。他将其与 DeepSeek 的 v4 flash 系列模型作了对比，并指出 MiMo-V2.6-Flash-MOPD 作为编程智能体表现得更为稳妥合理。

Qwen 3.8 Flash-Next 与 GLM 5.3 Flash 对比

Reddit r/LocalLLaMA

对 Qwen 3.8 Flash-Next 和 GLM 5.3 Flash 的主观体验比较，指出 QFN 给人的感觉更善于对话和协作，而 GLM 往往跳过讨论，直接开始实施，并请求提供提示词技巧，让 GLM 更具互动性。