你认为这有多准确？Qwen3.5 9B 对比 GPT-4o
摘要
这篇文章质疑在资源有限的系统上运行的 Qwen 3.5 9B 是否能超越 GPT-4o，突出了其小于 7 GB 的小巧尺寸和声称的优越性能。
你认为现在运行 Qwen 3.5 9B 的 GPU 资源不足的系统能否超越我们之前用 ChatGPT-4o 的系统？我的意思是，当 4o 消失时，人们感觉失去了一个优秀的模型，而现在 Qwen 3.5 9B Q4_K_M with vision 重量不到 7 GB 且远超它。
相似文章
Qwen 27B 怎么能这么强？GPT-4o 明明有一万亿参数，表现反而更差？
一篇 Reddit 帖子质疑 Qwen 的 27B 模型为何能达到与 GPT-4o 相当甚至更好的性能，并推测这是否归功于质量更高、数量更充足的预训练数据，或是其他新技术带来的效率提升。
@populartourist: Qwen3.6 27B 和 35B-A3B 是出色的模型，但目前还没有任何模型能达到GPT-OSS的效率。Qwen3.6 35B-A3B 与…
一条推文比较了Qwen3.6 27B和35B-A3B模型与GPT-OSS，指出虽然Qwen模型很快，但GPT-OSS更高效，尤其是在预填充性能方面。
Qwen3.8 27B = GPT-5.6 Luna 压缩至27B
文章声称 Qwen3.8 27B 模型相当于 GPT-5.6 Luna 的压缩版本，表明在模型效率和性能方面取得了重大进展。
Simple Bench - QWEN 3.8 27b 几乎拥有与 GPT 5.0 Pro 相似的常识能力？？
一项名为 Simple Bench 的基准测试表明，QWEN 3.8 27b 模型具有几乎可与 GPT 5.0 Pro 相媲美的常识能力。
我刚刚用Q4量化的Qwen 3.8 27与GPT 5.6 Sol high进行测试——在复杂动画SVG任务中轻松获胜
一名用户在复杂动画SVG任务中测试了Q4量化的Qwen 3.8 27B和GPT 5.6 SOL，发现Qwen表现更好，错误更少，突显了其在空间推理和编码方面的优势。