冷门观点：Qwen 3.8 难以理解
摘要
文章批评了 Qwen 3.8 AI 模型因其密集且技术性的语言，认为这使得人类难以理解，并可能阻碍可用性。
我发现 Qwen 3.8 27b 和 Qwen 3.8 Flash Next 都难以阅读。以下是我的一些例子说明：**每轮模型可见工具集**（由主机在提供者请求时组装）：persona 工具允许列表 ∩ 会话工具表面 ∩ 在活动权限配置文件下未被 `deny` 分类的工具。在上述中，Qwen 使用了集合交集符号，而不是人类可读的解释。也许这是因为它在数学、科学、推理上训练得如此之强，所以有点可以理解，但在我看来不必要地密集。我认为这是最小化“每智能令牌数”的结果——这使得人类阅读起来极其密集。它还使用了“persona”这个词，这是一个奇怪的词，用“mode”或“agent”会更合适。另一个例子：同意是可协商的；执行是重力。在这个句子中“gravity”到底是什么意思，直接说“同意是可协商的；执行不是。”我知道很多 Claude 用户一直在谈论 Claude 5 在人类可读性方面如何倒退了一步。我有点担心 Qwen 正在走同样的路。在我看来，Qwen 3.6 是最后一个易于阅读的 Qwen 模型。你们有什么看法？
相似文章
不流行观点：Qwen 3.8 27b 不是过度思考者
文章认为，Qwen 3.8 27b 增加的推理令牌使用量与其他中国AI模型如 GLM 和 DeepSeek 相似，用户的挫败感源于硬件限制。它建议使用推理预算可以保持性能优于 Qwen 3.6。
Simon Willison: Qwen 3.8 27B 非常出色，但默认会过度思考
Simon Willison 评测了 Qwen 3.8 27B，突出其作为一款优秀的本地AI模型，默认会过度思考，但这个问题很容易修复。
Qwen3.8: 大量思考却无果
一位用户对Qwen3.8 27B模型表示不满，批评其过度思考和过度发挥的倾向，这在任务中浪费了时间和上下文，并征求社区对实际使用的反馈。
Qwen 3.8 27B 表现优异，但默认启用过度推理模式
Qwen 3.8 27B 是阿里巴巴通义千问实验室推出的一款强大的开源270亿参数多模态大语言模型。它在基准测试中表现突出，但被批评默认启用过度推理模式，这在消费级硬件上拖慢了运行速度。
Qwen 3.8 27b 就像你的机器上的 Opus 4.6
这篇文章讨论了 Qwen 3.8 27b 的发布，这是一个 270 亿参数的 AI 模型，据报道其性能可与更大的模型如 Opus 4.6 相媲美，引发了关于 AI 订阅未来和本地 AI 效率的问题。