工控从业者到底是用Qwen3.8 27B模型还是FlashNext？

[Ben Lee]

@applejuice 嗯嗯，我也试过用Flash Next
驱动，感觉比27B聪明和广一些。我是因为有那个DanielMTP加了24G的(RAM Cache Ram =24G) 做KV缓存，用习惯了。几周前的那个Strata因为只能单slot会话，我实测如果连续输入多个大的长上下文（>32K的文件）就会导致卡顿（cold prefill），用SGLang，或者哪个加了内存缓存的27B就好很多。不过因为我是数据分析需要一直喂数据文件，所以情况特殊，可能别的应用场合差别不大。

[imbiplaza ASUS]

我也不懂什么叫做工控。。。我的不用什么加速器，单靠十多年前的cpu,使用最新的yolo 去检测。。

有cuda当然是更好，正叫顾客order rtx 3050 6gb,这种小事情不用用到high end GPU, 我家里的游戏卡刚好是rtx3050 6gb, 实测了才建议顾客去买。。。

没有放实际照片，但是这个设计表是呈给顾客的构思，按照设计表去把事情做出来。。

实际的cpu 运行状态，

另外一种就是放在传送带算东西的。。。

还要另外一种是放在秤上

[stxpnet]

我以前也说过，MOE就是文科生，擅于发散思维，写产品需求，写文案比较厉害 。 DENSE是理科生，像数学家一样冷酷（温度调0.6以下），擅长抽象思维，把需求转成冰冷的代码（1就是1，2就是2 ）。 如果相互去做对方的事情，肯定比不过对方 （同样算力，差不多调校的模型做对比） 。

[terry]

@Ben-Lee
4.0 27B绝对是一场狂欢。4.0 Flash不确定什么时候发，27B是官宣。

[shro11]

MOE模型天生有缺陷，快是有代价的，看怎么扬长避短

[rock shi]

@terry 10月底，马上了。激动的心颤抖的手

[zzz zz]

同样工控行业，没你玩的那么高深。

[Xiaote]

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[exllm]

个人体验 QFN 挺好的， 27B 上下文长就很慢

[fcme]

现在的大模型本质上是基于概率预测的，所以你如果不限定格式输出的话，永远得不到一样的答案。肯定会有出错的地方，这个你用云端模型也没有办法避免。我本职也是做工程的，我自己用的体验就是倾向于让他们先结构化的那个输出内容生成文件，因为这个在agent时代是很好做的，然后后续如果有新的输出，就让他修改文件就可以了，因为这样的话相当于给他的输出给了一个框架，这样你得到的东西就是确定性的。
当然玩的更高级的，比如说像那种嗯有些需要用到数据库的，那就更方便了，先把数据库里面相应的数据填充了，然后再做一套校验的系统就可以了，不管是用脚本也好，软件也好，这个就得你自己发挥了，反正思路的话，个人用下来大致是这么个思路。