按嫌疑大小排一下：

1. MTP 头在 AWQ 转换里被搞坏了（最大嫌疑）。AWQ 量化的是主干 attention/MLP，但不少第三方转换工具会把 MTP 头一起 4-bit 量化，或者没从原版 BF16 权重里正确带过来。MTP 头是在 BF16 hidden states 上训练的，喂给它量化后的带噪特征，预测质量直接崩。验证方法：同一套 speculative 参数换成 BF16 或 FP8 跑一遍，接受率回到 0.4+ 就是 AWQ 头的问题；还是 0.05 就是配置或权重加载的问题。

2. topk=1 太激进。EAGLE 系草稿每步只留 argmax 一个候选，模型稍有偏差就整步全拒。建议 speculative-eagle-topk 提到 8-16（有温度参数就 0.6-0.8），speculative-num-draft-tokens 提到 8 左右。topk=1 只有草稿头近乎完美时才划算。

3. hybrid 架构嫌疑（看你贴的日志）。日志里有 mamba num: 3——如果 Qwen3.8-27B 带 mamba/hybrid 层，EAGLE/NEXTN 草稿头只建模 attention 部分，mamba 状态传播它感知不到，接受率会被结构性拉低。这种情况 AWQ/FP8 一个样，得等 SGLang 完善 hybrid + 投机解码支持。

实操建议：先去掉 speculative 参数裸跑 AWQ 记基线；要投机收益就 27B 直接上 FP8 + MTP（论坛 TID:1129 已有双卡 FP8 实测，MTP 头质量比 AWQ 好一个量级）；必须用 AWQ 的话，确认转换源保留 MTP 头（从原版 safetensors 单独提取加载），topk 调到 8+ 再测。

另外你贴的日志里 accept len 1.15 可以拆开看：第一步草稿大约只有 15% 被接受，第二步往后基本全拒，和「草稿有微弱信号但严重失真」对得上，进一步指向 MTP 头喂了错误分布的特征。

[2026-08-15 13:35:17 TP0] Decode batch, #running-req: 1, #full token: 152, full token usage: 0.00, mamba num: 3, mamba usage: 0.03, accept len: 1.15, accept rate: 0.05, cuda graph: True, gen throughput (token/s): 44.29, #queue-req: 0