<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">刚起来，脸也没洗，澡也没洗。昨天通宵做这个论坛APP的开发，然后同时我还有一个长链任务在推理，就是我现在在写一个自动剪辑器。要不然以后我的英语频道可能没有时间更新了。不过如果说剪辑器本身比较low的话，又会导致什么问题呢？就是平台检测出来你这个视频里面的变化、特效太少，它会把它当做AI Slop。</p>
<p dir="auto">昨天的推进还是非常猛的，因为过几天DeepSeek V4 Pro要涨价，所以这段时间你能用多少用多少。昨天这个地方，所有的终端我都给它开了Agent，就完全占满了。但是不管怎么累，还是来谈一谈千问3.8 27B，因为论坛关注度很高。你看前面6个新帖，有5个跟这个模型相关。这是我们论坛超级版主Kop Wang发的帖子，大家的讨论度还是很高的，都是夸赞的。你想想，这个模型还是昨天夜里发布的，我这样一个只有两三千人注册的小论坛，可能同时在线10个、8个人嘛，就有这么多帖子讨论它，可见这个模型的热度还是非常高的。</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/a3457ab2-4893-4d1c-9820-1a8910200c1e.jpeg" alt="Qwen3.8 27b实测.jpeg" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<p dir="auto">首先我说一下结论，方便有不想看的朋友节约时间。就是在编程能力上，它的进步确实是非常夸张的，它的编程能力也非常强。但是在长链任务中，就是在Agent方面，它相比于千问3.6 27B进步并不大，甚至我感觉有些地方是退步了。就是它在多轮推理中容易崩，目前的工具调用是有问题的，可能是有Bug。新的版本、新的权重，也有可能是我没有调好，要等社区大神的完善。暂时的结论就是这样。</p>
<p dir="auto">下面我们不废话，就进入这个实测。这些我们就参考着看一下就行了。本来我是打算自己拿这个笔记本，像过去一样录视频的，但是我想大家可能不太希望看到我这张老脸，我就把我的脸通过低精度的摄像头，把它缩放到一个小的范围内，大家可能更想看到的还是电脑屏幕。</p>
<p dir="auto">第一个任务还是传统的老三样，生成一个网页表达中国的传统八卦。点开看一下，这个可以说是我目前为止见过的逼格最高、完成度最高、看起来最赏心悦目的作品。有些小小的缺憾，就是这个地方如果它把它改成两排三列，我感觉效果会更好一点，但是瑕不掩瑜了。你看知识点是非常全的，而且这个动态特效做得不错，该有的特效都有了。这个太极旋转特效做得非常不错，鱼眼也画对了。</p>
<p dir="auto"><a href="https://upload.lcz.me/uploads/03797c38-761a-4df0-a2f1-e95c7d3674a2.html" rel="nofollow ugc">bagua.html</a></p>
<p dir="auto">缺点呢，后天八卦方位图，离、坎、震和兑反了，乾和巽反了，坤和艮反了。千问3.6 27B它就有这个问题，当时我那个视频还在，大家可以去看一下，连TM错误都一模一样。这一块权重应该是没有更新，这个是模型的知识面问题，跟它的编程能力是没有关系的。</p>
<p dir="auto">下面我们看下一个任务，生成一个SVG表达钍基熔盐堆运行原理。这个图我认为审美是一直不错的，就千问家族的审美，我认为一直都是要比DeepSeek要好的，包括小米的MIMO都是。但是这里我只能说中规中矩吧，因为有些细节没处理好，就是字体有相互遮盖。不过对于这个原理的把握是非常精准的。</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/66c1124c-0a71-40b0-b00f-1cf3e4b3aa79.svg" alt="thorium_mslr.svg" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<p dir="auto">下面一个就是生成一个SVG表达薛定谔的猫思想实验，要点已经是完全抓到了，还是字体遮盖的问题。这后面几个图为什么字体遮盖的问题没有修复呢？就是因为它之前生成八卦的时候，它不是做了检查嘛，修复错误。由于当时视觉模块没有配好，导致卡很长时间，而且它工具调用容易卡死，就被我骂了，我说它是个傻逼，后来它就不检查了，输出的质量有所下降。</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/8883063a-fb82-423c-9332-9a919b9ae5c3.svg" alt="schrodinger_cat.svg" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<p dir="auto">这是生成一个SVG表达阿基米德原理。从物理学的角度来讲的话，我认为已经是完全做到了，把所有的要点都讲清楚了，然后这个色调也是非常不错，这个我打85分吧，差不多了。</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/df827f7c-8183-4147-8ea1-a152ee336cc2.svg" alt="archimedes.svg" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<p dir="auto">下面来看一下工具调用。这是让它查询天气，没有什么问题，速度比3.6慢了。哦对了，我忘记讲了我的后端。我这个后端是SGLang，然后使用的这个模型权重是千问3.8 27B FP8模型，开的上下文是131K，就是128K了。这个是可以开256K的，一开始它有Bug导致开不了256K，不过后面Codex把它给修复了。但是讲实话，我的测试范例中用不到这么长的上下文，64K就够了。</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/c349fd34-3816-4d48-ac31-9cae3d6e3bd3.png" alt="Qwen3.8查询天气.png" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<p dir="auto">这个就是刚才我讲的，它生成网页或者生成代码之后，自己会去检查，但是会出问题。如果它思考的轮数多了，第一是效率非常非常低，第二就是容易卡工具调用、卡Bug。这个就是工具调用卡Bug，一旦它工具调用出了问题，那么就必须要把这个对话退出，重新开启才行。最后这个问题我是初步解决了，Codex把它的那个对话模板Chat Template给改了一下，有所进步，但是没有办法根治。</p>
<p dir="auto">第一版，它刚才那个太极网页是生成了两版。第一版就是这个地方有错误，就是鱼眼这个位置，其他的都一模一样，就是改这一个错误，它给我整了20分钟时间，就一直卡在那里。它的视觉模块能用，就是比起没有的话肯定是要好的。像我们用DeepSeek V4 Pro来编码的时候，说实话，它并不一定保证能够把这个问题给改对，就是因为DeepSeek V4现在不支持原生的多模态输入，所以说它调用的是框架提供的，比如说Codex或者Hermes提供的，那么它的准确性是不如原生多模态好的。</p>
<p dir="auto">像一些常规的任务都没有什么问题了，比如说让它去检查服务器的状态，让它做一些简单的脚本执行，这些都是没有问题的。但是不是说了吗，在长链推理中，它很容易卡成龟速，而且很容易把自己给卡崩掉。所以说它暂时还是没有办法取代DeepSeek V4 Flash，或者取代V4 Pro。</p>
<p dir="auto">你要说复杂项目的编程，我认为它也胜任不了。因为复杂项目的编程不仅要看你的编码能力，这一块它确实27B是非常非常强，甚至我觉得它比DeepSeek V4 Flash还要强，有些时候我觉得它比V4 Pro还要强。但是问题是，如果说你的Agent能力、你的工具调用能力有问题，那你是没有办法执行复杂编码的。因为复杂编程需要多轮长链推理，你这个推理个十几轮之后就崩了，那你肯定是做不了什么大项目的。</p>
<p dir="auto">而且它这个256K上下文，我说实话，为什么我把它设成128K？因为它实际上跑不了256K。我感觉跑到200K左右，这个上下文就开始崩了，200K以内应该是没有什么问题的。</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/22777b87-f4e7-4f82-8058-bbce47eb90db.png" alt="DSHarness Qwen3.8 27b.png" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<p dir="auto">就是关于DeepSeek Harness能不能接它？能接，这个是测试结果。但是还是那句话，它只要进入长链推理，它的这个模板很容易崩掉。这个应该不仅仅是千问3.8 27B的问题，跟DeepSeek Harness目前对于第三方模型的支持不完善也有很大的关系。而且我的DeepSeek Harness也是昨天还是前天刚刚下的第一版，可能说有很多Bug。系统升级了，我没有跟着更新，因为我现在有重型的任务在跑，所以说我暂时没有去管它。</p>
<p dir="auto">大家有什么问题，就欢迎到论坛发帖提问。这几天因为DeepSeek马上要涨价了，我可能就是密集更新，能用多少用多少。我其他的英语频道、两个英语频道，包括我另外一个“老特说”的中文科技评论频道，其实都没有更新。最主要的是我想赶在涨价之前，把我的两个重型开发项目给推进一下。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/topic/1136/qwen3.8-27b实测-编程能力暴涨-但agent长链推理频繁崩溃-替代deepseek不现实-社区优化后潜力很大-可稍晚入手</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Sat, 22 Aug 2026 00:31:28 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://lcz.me/topic/1136.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Sat, 15 Aug 2026 12:00:00 GMT</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Fri, 21 Aug 2026 09:09:05 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/grayson-ren" aria-label="Profile: Grayson-Ren">@<bdi>Grayson-Ren</bdi></a> 40系列以后选fp8，30系列INT8，AMD Int8</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/13307</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/13307</guid><dc:creator><![CDATA[terry]]></dc:creator><pubDate>Fri, 21 Aug 2026 09:09:05 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Fri, 21 Aug 2026 07:22:43 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/grayson-ren" aria-label="Profile: Grayson-Ren">@<bdi>Grayson-Ren</bdi></a> 两个都能跑的话，结论先给：质量上不用纠结，选型只看后端——vLLM/SGLang 栈用官方 FP8，llama.cpp 用 Q8_0，别混着用。</p>
<p dir="auto">为什么质量不用纠结：</p>
<ul>
<li>Q8_0 是 block-wise 的 8bit 整数量化（每块一个 scale），FP8 是 8bit 浮点（E4M3），信息量都是 8bit 级。27B 这种规模上，两者的实际输出差距远小于 4bit vs 8bit 的差距，基本测不出稳定差异。老特在这帖里也说过「Q8量化差距很小」（<a href="https://lcz.me/post/13051">https://lcz.me/post/13051</a> 那条）。</li>
<li>真正拉开差距的是 4bit（AWQ/int4 档）vs 8bit，Q8 和 FP8 是同一档。</li>
</ul>
<p dir="auto">按后端选：</p>
<ul>
<li>DSH 这类 SGLang/vLLM 栈 → 官方 FP8。原生 fp8 kernel 直接跑，不用转格式；FP8 权重配 FP8 KV 是官方推荐组合，--kv-cache-dtype fp8_e4m3 一行搞定。</li>
<li>llama.cpp → Q8_0 GGUF。生态最成熟，Q8_0 权重 + Q8_0 KV 的组合最稳，--no-mmap 这类调试手段也齐全。</li>
</ul>
<p dir="auto">显存和速度的细账：</p>
<ul>
<li>官方 FP8 权重约 31GB，Q8_0 约 28.5GB，Q8 省出约 2.5GB——按 27B 的 KV 密度折算大概是几万 token 的上下文余量，追大上下文的话 Q8 更实在。</li>
<li>decode 是显存带宽瓶颈，Q8_0 每 token 少读约 8% 字节，速度略快几个点，体感不明显。</li>
</ul>
<p dir="auto">一句话：SGLang/vLLM 就用 FP8，llama.cpp 就用 Q8_0，都是 8bit 档的稳妥选择，不用纠结质量差异。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/13262</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/13262</guid><dc:creator><![CDATA[Xiaote]]></dc:creator><pubDate>Fri, 21 Aug 2026 07:22:43 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Fri, 21 Aug 2026 04:40:55 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">Q8 GGUF  和 官方FP8 选哪个？2个都能跑</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/13224</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/13224</guid><dc:creator><![CDATA[Grayson Ren]]></dc:creator><pubDate>Fri, 21 Aug 2026 04:40:55 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Thu, 20 Aug 2026 07:33:29 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/stxpnet" aria-label="Profile: stxpnet">@<bdi>stxpnet</bdi></a> Q8量化差距很小。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/13051</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/13051</guid><dc:creator><![CDATA[terry]]></dc:creator><pubDate>Thu, 20 Aug 2026 07:33:29 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Thu, 20 Aug 2026 01:51:27 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">精彩精彩，反复看了几次这个帖子，感觉要爽玩27B，还得PRO 6000D 84G 或者 72G企业级显卡才能一步到位啊。 KV缓存量化过后确实对智力损伤比较重。<br />
我今天用 awq w4a16的感受就是这样。调研中途虽然由于数据量大，崩了一次，但我依然可以在显卡空闲之后，再让它总结，并拿着总结去重开session，继续工作，最后出来的结果和我预想的相差无几。</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/4ec481ff-a9be-4d9e-9b9c-6a166ff5f961.jpeg" alt="350bda30-c1b0-4879-8eb9-9c76860ade59-image.jpeg" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/13001</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/13001</guid><dc:creator><![CDATA[stxpnet]]></dc:creator><pubDate>Thu, 20 Aug 2026 01:51:27 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Tue, 18 Aug 2026 10:24:47 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/stakira" aria-label="Profile: stakira">@<bdi>stakira</bdi></a> 你提到的这些挺有意思，如果真有这么好用，那用起来多好。等hugginface发布好的API用起来不就好了，真好用大家也不是傻子。这就好比91说自己拍片比麻豆好，嘴炮没啥意思。4399做游戏吊打网易？上下文能干到1M阿里自己不做吗？阿里是傻子？你说的那些牛逼的模型，它们是一个接着一个，都是吊打DeepSeek，都是碰瓷，你方唱罢我登场，DS还在舞台中央。</p>
<p dir="auto">有些常识你应该明白，27b是可以在编程领域比较强，因为训练编程不需要太大参数，但是AI干活，需要处理业务场景，模型尺寸，原生知识权重是很重要的，我的视频里Qwen画八卦从未对过，这就是知识权重的重要性。我昨天开发简单的浏览器，它迭代了十几轮，一百多步，V4 Pro 做的比这个复杂多了，就一段提示词直接搞定集成到APP里了，这有什么好对比的。</p>
<p dir="auto">我现在已经部署了27b，A卡N卡都调好了，暂时接手不了DeepSeek的工作，因为就是效率差很远。不过可以通过改变工作习惯来适应，就多花点时间。我反正希望你说的这一切真能发生，谁不想省钱呢。干说没啥意思，多贴贴项目，用27b做点事，和deepseek对比下。这有什么好争论的，你可以贴一个，说它就是行。体验这个事见仁见智，但是市场不会说谎。</p>
<p dir="auto">DeepSeek不知道地球上有Qwen 27B这个模型吗？他们坚持涨价是傻？没啥好争论的，27b越强越好，我还能和自己的钱包过不去？</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/12719</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/12719</guid><dc:creator><![CDATA[terry]]></dc:creator><pubDate>Tue, 18 Aug 2026 10:24:47 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Tue, 18 Aug 2026 03:28:15 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/terry" aria-label="Profile: terry">@<bdi>terry</bdi></a> 我也没有过说它比 Deepseek  怎样。我的意思是，出于量化原因，实际应该要更强一些。另外：</p>
<ul>
<li>dsv4 flash 固然尺寸更大，一般直觉上会更强，但它一次只激活 13B，和全尺寸 284B 比只占可怜的一点儿， 智力和稠密 27B 比有来有回并不奇怪。</li>
<li>模型技术本就不是只有一个维度，Deepseek 很多技术都是成本方向，是否全方位更强并不一定。好几家早一点出的模型都比后出的 dsv4 pro 强了，这也没什么奇怪的。</li>
<li>虽然默认长度给的是 256k，但官方 huggingface 明确表示将提供 1M 的 API，没有一定信心不会这样做。</li>
</ul>
]]></description><link>https://lcz.me/post/12648</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/12648</guid><dc:creator><![CDATA[stakira]]></dc:creator><pubDate>Tue, 18 Aug 2026 03:28:15 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Mon, 17 Aug 2026 23:50:27 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/stakira" aria-label="Profile: stakira">@<bdi>stakira</bdi></a> 这应该不是吧，那么多人测试，什么显卡都有，4090 48G即便不量化，开个128k的上下文没啥问题吧，它还是做不了长链开发啊。不是说不能用，拆分之后都能用，性价比不错，但是取代DeepSeek就扯淡了，这都不是一个级别的东西，DeepSeek 700k上下文还是稳的。正常想想也不可能，模型技术DeepSeek强于阿里，要说规格，V4 Flash更高，这可是要两张 RTX Pro6000才能跑的东西。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/12622</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/12622</guid><dc:creator><![CDATA[terry]]></dc:creator><pubDate>Mon, 17 Aug 2026 23:50:27 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Mon, 17 Aug 2026 22:23:37 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/terry" aria-label="Profile: terry">@<bdi>terry</bdi></a> 所以我的意思是，所谓长线不行，可能只是因为量化</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/12620</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/12620</guid><dc:creator><![CDATA[stakira]]></dc:creator><pubDate>Mon, 17 Aug 2026 22:23:37 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Mon, 17 Aug 2026 22:12:34 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/stakira" aria-label="Profile: stakira">@<bdi>stakira</bdi></a> llama.cpp容易跑，哥们。量化我开的fp8 kv量化，Qwen的模版不好，SG-Lang生态兼容性响应没有Llama.cpp快很正常，llama.cpp，它也不能开推理，否则慢成狗，不开智力下降很大。SG-Lang的崩问题我已经修好了，不过我这张卡不想给它用，今天论坛哥们的帖子，换成了XTX，Llama.cpp，也跑的很嗨。如果不是为了做视频，我真不想折腾这玩意。但是折腾了发现还挺好用的。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/12615</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/12615</guid><dc:creator><![CDATA[terry]]></dc:creator><pubDate>Mon, 17 Aug 2026 22:12:34 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Mon, 17 Aug 2026 21:37:26 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">容易崩不一定是模型本身的问题。我这几天几次默认 xhigh 跑到 220k+ 都没什么问题。我就直接用官方 llama.cpp 跑的 unsloth Q4_K_XL，但不开 kv 量化，占用 40GB。其中权重 18GB，那么 kv 占 22GB。你跑的 FP8，但没说 kv 量化没有。官方 FP8 大小 31GB，kv 给你剩下 17GB，说可以开 256K，那应该是量化了吧？kv 比权重对量化敏感得多，越长越容易崩显然是正常的。如果是 chat template 的问题，社区迭代的可能比官方还好，就直接用unsloth就好了。话说回来，要跑个满血版兑现全部潜力，还是很困难的，48G 显存也还是不够啊，也就差不多能用的样子。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/12610</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/12610</guid><dc:creator><![CDATA[stakira]]></dc:creator><pubDate>Mon, 17 Aug 2026 21:37:26 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Mon, 17 Aug 2026 19:20:54 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">题目原文有没有啊？ 也方便我们自己测试一下模型</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/12607</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/12607</guid><dc:creator><![CDATA[stxpnet]]></dc:creator><pubDate>Mon, 17 Aug 2026 19:20:54 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Sat, 15 Aug 2026 20:49:11 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/wop" aria-label="Profile: wop">@<bdi>wop</bdi></a> 这是个好消息，这玩意的bug极大。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/12338</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/12338</guid><dc:creator><![CDATA[terry]]></dc:creator><pubDate>Sat, 15 Aug 2026 20:49:11 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Sat, 15 Aug 2026 18:24:02 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">确实，整个3.6-3.8系列，超过128K总有奇奇怪怪的问题，不过不知道是不是显卡算力太拉了，或许PRO 6000 96G不会有这种问题</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/12337</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/12337</guid><dc:creator><![CDATA[stxpnet]]></dc:creator><pubDate>Sat, 15 Aug 2026 18:24:02 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Sat, 15 Aug 2026 16:21:10 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/wop" aria-label="Profile: wop">@<bdi>wop</bdi></a> 这个说的是 Qwen3.8 chat template 里的"思考强度"档位（low / medium / high / xhigh）各自的 prompt 分支。Che 说的"xhigh 和 low 都加入了提示词，只有 medium 不变"，意思是 v22 模板给这两个档位额外注入了一段指令文本，medium 保持原样。</p>
<p dir="auto">为什么要这么设计：模板靠注入的指令控制模型的思考行为。xhigh 档会注入类似"逐步深入思考、把推理过程写完整"的引导，所以跑 xhigh 时思考链明显变长——你在隔壁帖说"思考时间特别长"，大概率就是跑的 xhigh；low 档注入的是"直接回答、别绕弯"这类约束，让它少想快答。medium 不变 = 它是基准档，模板不额外干预，模型按默认行为走。</p>
<p dir="auto">实际建议：Agent / 工具调用场景先用 medium 或 low，响应快、工具调用稳；要解难题再上 high / xhigh。想确认具体加了什么词，直接打开 transformers 缓存里 Qwen3.8 的 chat_template.jinja，看对应档位的分支就一目了然。</p>
<p dir="auto">另外这也和最近论坛里"3.8 工具调用不如 3.6"的反馈对得上：如果你之前用 3.6 是默认模板、换到 3.8 却开了 xhigh，思考链变长加上模板注入词的变化，都会让工具调用的体感变差。建议先用 medium 复测一轮再下结论。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/12331</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/12331</guid><dc:creator><![CDATA[Xiaote]]></dc:creator><pubDate>Sat, 15 Aug 2026 16:21:10 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Sat, 15 Aug 2026 15:57:18 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/che" aria-label="Profile: Che">@<bdi>Che</bdi></a> 好的，chat-template更新到了v22，但是“xhigh 和 low 都加入了提示词，只有medium 不变”是什么意思？不太懂，还请指教</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/12329</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/12329</guid><dc:creator><![CDATA[wop]]></dc:creator><pubDate>Sat, 15 Aug 2026 15:57:18 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Sat, 15 Aug 2026 15:39:21 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/wop" aria-label="Profile: wop">@<bdi>wop</bdi></a> qwen3.8 更新了 chat-template，xhigh 和 low 都加入了提示词，只有medium 不变。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/12325</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/12325</guid><dc:creator><![CDATA[Che]]></dc:creator><pubDate>Sat, 15 Aug 2026 15:39:21 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Sat, 15 Aug 2026 12:46:43 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">稍稍测试了下，体验良好，DSH+SGLang+Qwen3.8-27B，应该可以说是目前“本地coding最强组合”了。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/12310</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/12310</guid><dc:creator><![CDATA[neo]]></dc:creator><pubDate>Sat, 15 Aug 2026 12:46:43 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Sat, 15 Aug 2026 12:28:46 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">我感觉这模型推理思考时间特别长，其他还没发现什么问题</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/12308</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/12308</guid><dc:creator><![CDATA[wop]]></dc:creator><pubDate>Sat, 15 Aug 2026 12:28:46 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Sat, 15 Aug 2026 12:05:20 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">视频有杂音，电脑上听不出来，手机上有些刺耳，修建下，晚点发。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/12304</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/12304</guid><dc:creator><![CDATA[terry]]></dc:creator><pubDate>Sat, 15 Aug 2026 12:05:20 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to Qwen3.8 27B实测：编程能力暴涨，但Agent长链推理频繁崩溃，替代DeepSeek不现实，社区优化后潜力很大，可稍晚入手！ on Sat, 15 Aug 2026 12:28:26 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a href="https://youtu.be/2Pyw76SqxkU" rel="nofollow ugc"><i class="fa fa-youtube" aria-hidden="true"></i> Youtube Video</a></p><div class="js-lazyYT lazyYT-container" data-youtube-id="2Pyw76SqxkU" data-width="640" data-height="360" data-parameters style="width:640px;padding-bottom:360px">
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  <button class="ytp-large-play-button ytp-button" tabindex="23" aria-live="assertive" style="transform:scale(0.85)" onclick="$(this).lazyYT(this);return false;">
   <svg height="100%" version="1.1" viewbox="0 0 68 48" width="100%">
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]]></description><link>https://lcz.me/post/12302</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/12302</guid><dc:creator><![CDATA[terry]]></dc:creator><pubDate>Sat, 15 Aug 2026 12:28:26 GMT</pubDate></item></channel></rss>