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抡锤者

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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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  • 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

      1 条回复 最后回复
      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
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                            • 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。

                                    1 条回复 最后回复
                                    0
                                    • A
                                      A
                                      applejuice
                                      技术大牛 劳动模范
                                      编写于 最后由 编辑
                                      #30

                                      我感觉让flash 准备规划 然后dense 执行?

                                      kos orK stxpnetS 2 条回复 最后回复
                                      1
                                      • A applejuice

                                        我感觉让flash 准备规划 然后dense 执行?

                                        kos orK
                                        kos orK
                                        kos or
                                        超凡大师
                                        编写于 最后由 编辑
                                        #31

                                        @applejuice said:

                                        让flash 准备规划 然后dense 执行

                                        這方式 我也覺得不錯 !說不定可以搭配出 不同的效果 👍

                                        A 1 条回复 最后回复
                                        0
                                        • johnnybegoodJ johnnybegood

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

                                          fcmeF
                                          fcmeF
                                          fcme
                                          超凡大师
                                          编写于 最后由 fcme 编辑
                                          #32

                                          @johnnybegood
                                          加一! 体感就比27B好一档,如果预算够的话,弄俩9700来跑这个模型。
                                          现在说是pp能到8000左右TG200左右,那就相当牛逼丝滑了! 更难能可贵的是,这是一个moe模型显卡跑的时候单张功耗只有100多瓦,27b能把显卡干冒烟

                                          A 1 条回复 最后回复
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