不流行观点：Qwen 3.8 27b 不是过度思考者
摘要
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。
是的，它比 3.6 使用了更多的推理令牌。但在相同任务上测试其他中国模型，如 glm 5.3、deepseek v4 flash 和 pro 等，它们真的很相似，而且这些是必要的。现实是，我们只是感到沮丧，因为我们的硬件不允许大多数人拥有 1M 上下文（我知道这还不支持）和 150 tps 解码。此外，如果你不介意质量下降，你可以添加推理预算，它仍然会比 3.6 更好。
相似文章
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 过度思考：为了击败 Opus 4.6，必须如此
本文讨论了 Qwen 3.8 27B，一个拥有 270 亿参数的模型，它通过使用大量推理令牌来与更大的模型竞争，强调了令牌使用的权衡以及本地部署的好处。
冷门观点：Qwen 3.8 难以理解
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。
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。
Qwen 3.8 对比 3.6 27b：低推理模式下循环显著减少
这篇文章比较了 Qwen 3.8 和 3.6，指出 Qwen 3.8 在低设置下减少了推理循环，并包含一个 preserve_thinking 参数以避免冗余推理。