一个猜测：Qwen3.8-27B 的通用知识被修剪了（如果是真的，那很好）

我一直在用一张家乡历史地点的图片测试图像提示——一个德国的小镇，人口25万，小而知名。我会直接问模型，这张照片是在哪个城市拍摄的。在3.6代的27B和35B A3B变体中，模型有时能答对，有时不能。所以这个特定知识的信号本来就弱。35B变体答对的次数更多，但至少，模型的推理大多时候显示了我的城市，即使它幻觉出错误的最终答案。两个模型通过一些提示都能很容易地被引导到正确答案，然后产生一些关于历史、场景及其周围环境的额外见解，这些大部分是真的。另一方面，Qwen3.8-27B几乎完全不了解这个城市，对相关的流行、历史事实或周围建筑也一无所知。引导也不太有效，如果告诉模型城市的真实名字，推理显示模型只是因为用户这么说才同意。我感觉Qwen实验室可能修剪了无用的通用知识，以换取更多的编码知识和代理技能。所有模型都是ud q4_k_xl变体，image-min-tokens 2048，有和没有推理。其他人有这种感觉吗？免责声明：我的猜测可能完全是胡说八道。样本量太低，方法论上非常粗糙。