我为本地模型制作了一个网页设计基准测试（Muse Glimmer 30B vs Qwen 3.6 27b vs Deepseek V4 Flash 0731）

Reddit r/LocalLLaMA 2026/08/10 19:52 工具

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作者为本地AI模型创建了一个网页设计基准测试，并比较了Muse Glimmer 30B、Qwen 3.6 27b和Deepseek V4 Flash 0731。

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用户在本地编码基准测试中对 DeepSeek v4 Flash 与 Qwen3.6-27B、Qwen3.5-122B 和 Gemma 4 31B 进行了对比，发现 Flash 总体胜出，但 Qwen 122B 表现惊人，首次尝试成功率更高且 token 消耗更低。

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根据MiaAI Lab的基准测试，Qwen 3.6 35B 在工具密集型和编码相关工作流上优于DeepSeek v4 Flash。

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一位用户对新的AI模型发布表示兴奋，并推测 Qwen 3.8 27B 能否与 Muse Glimmer 30B 竞争。

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四种前沿AI模型（Nemotron 3 Ultra、DeepSeek V4、MiniMax M3、Qwen 3.7 Max）在相同两个提示词上的对比，附完整结果链接。

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Qwen 3.6 27B 在 DeepSWE 基准测试中获得了 2% 的分数，排名 18/20，高于 Haiku 4.5 和 Minimax M2.7，突显了本地模型与前沿模型之间的差距。