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抡锤者

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

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 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

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      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
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        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。

                                  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
                                        0
                                        • fcmeF fcme

                                          @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
                                          A
                                          applejuice
                                          技术大牛 劳动模范
                                          编写于 最后由 编辑
                                          #33

                                          @fcme 那个是strata 才是消耗比较少
                                          如果全在vram 我觉得也是一样

                                          strata 的消耗是跑去cpu了

                                          fcmeF 1 条回复 最后回复
                                          0

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