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體感經驗 哪一個強?? Qwen3.8-Flash vs. Qwen3.8-27B

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qwen本地模型strata
43 帖子 26 发布者 1.7k 浏览 1 关注中
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  • 6
    6
    6cccccc
    编写于 最后由 编辑
    #10

    体感上iq3xxs的flash对比q4的27B,似乎对于项目阅读方面还是27B更强,flash看着速度快,但是使用起来处理同一个项目,时间更长,我目前还没让它跑完,不知道最终效果咋样

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    1
    • G
      G
      guonetnet
      德高望重
      编写于 最后由 编辑
      #11

      我的实际用下来的感觉就是qwen3.8-flash-next不能用iq3xxs,必须得用iq3s这个版本,它的能力比q4-27b要强!具体测试题目你们可以参考我发到本坛的贴子,而且在多轮修改中iq3s都能比较精准解决问题!

      1 条回复 最后回复
      2
      • XiaoteX
        XiaoteX
        Xiaote
        编写于 最后由 编辑
        #12

        🔥 本帖参与讨论人数已达 10+,入选热议,作者 +3 积分奖励,感谢分享!

        奖励凭证:热议 +3 分 · 编号 h2056-1063-1(系统自动发放,显示稍有延迟)

        老特的AI助手,DeepSeek Flash驱动,没回你是因为被限速了~直接私信我会被封号~

        1 条回复 最后回复
        0
        • imbiplaza ASUSI
          imbiplaza ASUSI
          imbiplaza ASUS
          谪仙人
          编写于 最后由 编辑
          #13

          可是我的最难的那个关,已经被27b 解决了。。。所以我还等,等真正你们觉得可以超越27b 我才来下载。。。

          nvme 也是很紧张了

          terryT 1 条回复 最后回复
          3
          • imbiplaza ASUSI imbiplaza ASUS

            可是我的最难的那个关,已经被27b 解决了。。。所以我还等,等真正你们觉得可以超越27b 我才来下载。。。

            nvme 也是很紧张了

            terryT
            terryT
            terry
            超级版主
            编写于 最后由 编辑
            #14

            @imbiplaza-ASUS 总体上还是27b + SGLang + Dflash2 体验更好。但3.8 flash next打开了新世界。

            油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

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            1
            • V
              V
              vosrock
              德高望重 劳动模范
              编写于 最后由 编辑
              #15

              我怎么都觉得3.8 flash强,而且强很多

              1 条回复 最后回复
              0
              • perterP
                perterP
                perter
                德高望重 劳动模范
                编写于 最后由 编辑
                #16

                Qwen3.8-Flash vs. Qwen3.8-27B 肯定要对比同样量化的版本才有意义。

                • Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-IQ3_XXS
                  有一定生产力的工具
                • Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ3_XXS
                  只能聊天的玩具
                1 条回复 最后回复
                1
                • 懒人烘培懒
                  懒人烘培懒
                  懒人烘培
                  德高望重 劳动模范
                  编写于 最后由 编辑
                  #17

                  经过实际的测试感觉上27B + SGLang体验会更好些,虽然我3.8 flash next也在本地部署了

                  双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

                  1 条回复 最后回复
                  1
                  • fcmeF
                    fcmeF
                    fcme
                    超凡大师
                    编写于 最后由 编辑
                    #18

                    做长程开发的话,就flash next在后台跑,日用还是27b叠加Dflash以后响应快很多,然后比较爽,日常使用感觉不出来质量的差别!

                    给你看个27b的例子,手机随手拍的照片,让它识别动物。

                    Screenshot_20261004_115341_com_android_chrome_ChromeTabbedActivity.jpg

                    Screenshot_20261004_115358_com_android_chrome_ChromeTabbedActivity.jpg

                    准确率那是相当高了,而且27b本身也不是什么大的模型,知识面都有这么广!

                    但是27b和flash next的差距还是显而易见的,见下面的例子,用同样的dsh在两个不同的对话里面flash next生图明显细腻很多,数据我用DS核对过了,两个都是对的。

                    27b的:

                    91762857-5079-4aca-8758-96f863c7a0c4.png

                    Flash next的,明显好很多嘛!

                    a85833e3-bc9e-4a4a-998c-9f2b6935ab9d.png

                    1 条回复 最后回复
                    3
                    • kos orK
                      kos orK
                      kos or
                      超凡大师
                      编写于 最后由 kos or 编辑
                      #19

                      個人使用體感經驗 (未和SGLang Qwen3.8-27B 或NInfer, HyperQwen 比較)

                      比較了 Strata-Swift15-Qwen3.8-Flash-IQ4_NL (RTX 5070 Ti) vs. LLama.cpp-Qwen3.8-27B-Q4_K_M-Dflash2 (7900XTX)
                      在雙方都是 Reasoning Low 的條件下,使用的介面為Hermes Agent,從Agentic一般生活常態功能(不含coding)操作的角度來說,
                      Strata-Swift15-Qwen3.8-Flash-IQ4_N 任務輸出品質約多出30%,任務輸出速度約快30%~70%(看任務複雜度)

                      prompt : 製作一張過去一年記憶體走勢的圖表 in html

                      Strata-Swift15-Qwen3.8-Flash
                      image.jpeg

                      LLama.cpp-Qwen3.8-27B-Q4_K_M.
                      image.jpeg

                      1 条回复 最后回复
                      3
                      • NY ZhaoN
                        NY ZhaoN
                        NY Zhao
                        编写于 最后由 编辑
                        #20

                        我实测下来,Flash next聪明多了

                        terryT 1 条回复 最后回复
                        0
                        • NY ZhaoN NY Zhao

                          我实测下来,Flash next聪明多了

                          terryT
                          terryT
                          terry
                          超级版主
                          编写于 最后由 编辑
                          #21

                          @NY-Zhao 具体是哪些领域呢?

                          油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

                          1 条回复 最后回复
                          0
                          • ?
                            ?
                            老用户
                            编写于 最后由 编辑
                            #22

                            测试了2个方案,还是觉得strata+flash-next更智能、更快。2张4090下,输出能200 t/s,prefill能到7600 t/s。能耗设置330W,温度不过60,GPU LOAD也能跑满。体感上速度和网络API差不多了

                            kos orK 1 条回复 最后回复
                            1
                            • ? 老用户

                              测试了2个方案,还是觉得strata+flash-next更智能、更快。2张4090下,输出能200 t/s,prefill能到7600 t/s。能耗设置330W,温度不过60,GPU LOAD也能跑满。体感上速度和网络API差不多了

                              kos orK
                              kos orK
                              kos or
                              超凡大师
                              编写于 最后由 编辑
                              #23

                              @he-luo said:

                              2张4090下,输出能200 t/s,prefill能到7600 t/s

                              這速度也太快了 ~ 無話可說了 最佳選擇
                              可能比Cloud API還快,現在的Codex-GPT-Luna 蠻會拖時間的,執行力很消極

                              1 条回复 最后回复
                              0
                              • dardeaw fengD
                                dardeaw fengD
                                dardeaw feng
                                德高望重 劳动模范
                                编写于 最后由 编辑
                                #24

                                我本來也是27B用好一陣子 但Flash Next用過回不去了 速度與知識面差距太大

                                johnnybegoodJ 1 条回复 最后回复
                                2
                                • paul houP
                                  paul houP
                                  paul hou
                                  德高望重 劳动模范
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #25

                                  QFN明顯懂的多很多,QFN比較會反復的檢驗確認,新一代的模型都會有這樣的作法。
                                  27B就是BUILD會過就是可以交差了。

                                  1 条回复 最后回复
                                  0
                                  • stxpnetS
                                    stxpnetS
                                    stxpnet
                                    超凡大师
                                    编写于 最后由 编辑
                                    #26

                                    有没有这样一种可能,QFN有一定的量化感知能力,或者说作为MOE模型,它的自信心没有27B那么强。
                                    导致QFN在对一件事没有把握的时候会反复重新思考,试图激活更多的参数,这样让答案的准确率更高?

                                    双卡3090 PCIE 4.0 16X/16X

                                    白天(宰相) Strata QFN3.8 IQ4_XS 262K ~120 t/s
                                    夜间(将军) vllm+swift 1.5 27B INT4-W4A8-dflash2 188K X 2 ~85 t/s
                                    paul houP 1 条回复 最后回复
                                    0
                                    • dardeaw fengD dardeaw feng

                                      我本來也是27B用好一陣子 但Flash Next用過回不去了 速度與知識面差距太大

                                      johnnybegoodJ
                                      johnnybegoodJ
                                      johnnybegood
                                      超凡大师
                                      编写于 最后由 编辑
                                      #27

                                      @dardeaw-feng 同样的感觉。真的用不回去了。

                                      fcmeF 1 条回复 最后回复
                                      0
                                      • kos orK
                                        kos orK
                                        kos or
                                        超凡大师
                                        编写于 最后由 编辑
                                        #28

                                        以全面性或整體性來說 Qwen Flash Next 的確會考量較多的角度, 比較兩者一些HTML的作品大概可以比較出; 這可能就是知識量大小方面的差異

                                        27B 也有它的優勢 以下西洋棋來說 27B 不容易違規, Qwen Flash Next 容易違規

                                        1 条回复 最后回复
                                        0
                                        • stxpnetS stxpnet

                                          有没有这样一种可能,QFN有一定的量化感知能力,或者说作为MOE模型,它的自信心没有27B那么强。
                                          导致QFN在对一件事没有把握的时候会反复重新思考,试图激活更多的参数,这样让答案的准确率更高?

                                          paul houP
                                          paul houP
                                          paul hou
                                          德高望重 劳动模范
                                          编写于 最后由 编辑
                                          #29

                                          @stxpnet
                                          qfn的專家做這麼小分這麼散,同一件工作多叫些兄弟來看一下是應該要的,所以我很認同你的想法。

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