Qwen 3.8 27b - PI AGENT 对比 OPENCODE

Reddit r/LocalLLaMA 工具
qwen-3.8-27b pi-agent open-code local-llama vision-module performance-comparison

摘要

一位用户使用Qwen 3.8 27b模型比较了PI Agent和OpenCode，发现PI Agent在智能体环境中更优，输出质量更高，令牌使用更少，上下文处理更佳。

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1j7r47l/i_just_made_an_animation_of_a_ball_bouncing/ 这个帖子激励我在一年后进行了那个测试 ;) 这是我进行的许多比较输出质量的测试之一。更有趣的是，使用PI Agent的结果比使用Qwen 3.8 27b的OpenCode要好得多？！似乎PI Agent在智能体环境中要好得多...不仅使用更少的令牌，没有32k输出令牌的硬限制，速度更快，不会冻结，压缩上下文远少于OpenCode。例如，如果在OpenCode中输出上下文为32k，总上下文为100k，那么压缩从67k上下文开始...PI即使设置了64k或更多的输出上下文，也从90k上下文开始。我的RTX 3090 llama-server配置使用ini配置 -> 它向OpenCode和PI agent暴露API。 llama-server.exe --models-preset 1_preset.ini --models-max 1 --direct-io config ini [Qwen3.8-27B_dense_c-100k] model = models/Qwen3.8-27B-Q4_K_M.gguf mmproj = models/mmproj-BF16-Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL.gguf reasoning-format = deepseek flash-attn = on n-gpu-layers = 99 reasoning = on ctx-size = 100000 temperature=1.0 top-p=0.95 top-k=20 min-p=0.0 presence-penalty=0.0 repeat-penalty=1.0 mmproj-offload = false 还有一点非常重要：始终使用VISION模块，因为模型使用视觉来评估输出质量！我将其卸载到RAM，因为代码不需要极快的视觉处理。在代码生成/调试期间，几张截图的处理时间，GPU上0.3秒与RAM上3秒差异不大 ;)
查看原文

相似文章

Qwen3.8-27B-pi：面向智能体编码的按努力程度排序推理

Reddit r/LocalLLaMA

Qwen3.8-27B-pi 是基于 Qwen3.8-27B 微调的模型，专为 Pi 编码智能体框架打造。训练过程先在成功的智能体会话上进行 SFT，随后使用带成功条件奖励的 GRPO 进一步训练，以强制实现按努力程度排序的推理。在 Terminal-Bench 2.1 上，它以中等推理强度达到与基线 xhigh 相当的性能，同时输出 token 数减少约 41%，并以 BF16、FP8 及 17 种 GGUF 格式发布。

Qwen3.7：智能代理前沿（15分钟阅读）

TLDR AI

阿里巴巴Qwen团队发布了Qwen3.7-Max，这是一款专有智能代理基础模型，在Terminal-Bench 2.0、SWE-Pro、GPQA Diamond等多个基准测试中取得最高分，并在多种代码环境中表现一致。

Qwen 3.8 是可靠的工作引擎

Reddit r/LocalLLaMA

本文重点介绍了Qwen 3.8 27B在AI编排设置中作为子代理的实际应用，强调了其与其他模型和工具协同工作的高效性。