平台：Windows 11 + WSL2 Ubuntu 24.04、RTX 5080 16GB、本地 NInfer 版 Qwen3.8-27B。本文是上一篇部署与速度实测的续篇：这次看答题、代码和图文生成，还让本机 NInfer 答同一批 800 道选择题，与公开 Q4_K_M/BF16 逐题结果对照。Q4 与 BF16 未在本机运行。

上篇证明了这套配置能够跑起来，也测了 98K 长序列吞吐。读者更关心的下一问是：这约 3.953 BPW 的 NInfer 版，做实际任务时怎么样？开思考能否减少错误？和常见 Q4 到底能比到哪一步？

先说结论：在本机的两道可客观判分的复杂题上，关思考均答错，开思考均答对；代价是单次请求更慢、输出 token 更多。到了网页和 SVG，思考模式并不保证成品正确或好看。同一批 800 道题上，本机 NInfer 关思考答对 674 题（84.25%），公开 Q4_K_M 为 692 题（86.50%），BF16 为 696 题（87.00%）。但 NInfer 与公开结果的取答案协议不同，这个数字差异不能直接归因于量化或模型能力。

一、测试怎么做

本机仍运行同一个 qwen3_8_27b.ninfer 文件和 NInfer 服务。复杂任务各请求一次，temperature=0；设置分别为 reasoning_effort: "none" 与 "medium"。完整请求和原始响应均已留存。单题单次结果适合展示案例，不适合推断总体准确率。

这里有一个必须说明的变量：**两组的输出上限并不完全相同。**排程和金额核算，关思考给 900 token，开思考给 2,500 token；科学 SVG 关思考给 3,400 token，开思考先给 3,400，截断后又补测 7,000；交互网页关思考给 4,100，开思考给 8,000。因此，这是“让思考有足够空间”的实用配置对照，不能把全部差异归因于思考开关。

二、两道有标准答案的题：开思考答对了

第一题是八个有时间冲突的任务，要求选出总分最高、格式严格的 JSON。正确结果是 B、D、F、H，共 36 分。关思考返回 A、C、E、G，共 29 分，还带了代码围栏；开思考返回了正确 JSON。

第二题是商品折扣、优惠券、税和运费的连续计算。正确过程是：折后商品 442.76 元，减券 412.76 元，税 24.77 元，加运费后合计 449.53 元。关思考给出 229.64 元，开思考得到 449.53 元。

开思考并非免费。两题的本机 API 端到端单次耗时分别从 1.50 秒到 21.89 秒、从 1.48 秒到 11.75 秒；输出 token 分别从 34 到 2,067、从 70 到 1,053。这是不同长度答案的一次请求记录，不能当作同字数解码速度，也不能推算平均性能损失。

三、代码与图文生成：思考也会犯错

科学 SVG 题要求画一张“光合作用”信息图并标全六个关键要素。关思考在 3,400-token 上限内输出完整、可解析的 SVG；开思考第一次在同样上限被截断，改为 7,000 token 后才完整。能否闭合文件与输出预算直接相关。

三题单选测验网页则呈现相反的边界：关思考在 4,100 token 被截断；开思考用 8,000 token 输出了完整页面，但代码先生成“得分：0/3”再累加分数，导致页面显示的得分始终是 0。单看 HTML 闭合和 JavaScript 语法，发现不了这种逻辑错误。

我还让本地模型分别在关思考和开思考下生成鹈鹕骑车、八卦文化、钍基熔盐堆、薛定谔的猫等 SVG/HTML。五个思考版文件都完整返回；三张 SVG 可解析并渲染，两张网页的脚本通过语法检查。但这些主题图不能当作严格盲测：部分提示词不完全相同，旧版和新版文件也有少量人工修正。下面截图用于展示成品风格与具体问题，不计算胜率。

八卦网页尤其说明“开思考 ≠ 自动更好”。关思考版首屏层次更完整；开思考版更简洁，但原始代码把卦画三爻上下顺序倒置。交付文件已人工修正，截图展示的是修正后的版本。若直接发表模型原始输出，这个错误需要保留并指出。

鹈鹕网页两版都能在本地打开，思考版的视觉不一定优于关思考版。单看截图也无法验证动画、暂停键和速度滑块的运行逻辑。科学图还需人工复核概念和标注，不能只凭 XML 可解析就认定准确。

四、同一批 800 道题：本机 NInfer 也参加

为补上本机成绩，我按 topabaem 的 Q4_K_M/BF16 评测使用的固定版本，重建了 MMLU 570 题与 ARC-Challenge 230 题。800 题的有序题目指纹是 a72515282c6fc20f34188b3102d99468ab2b02266105ed9c6e4ec405fbad8fd0，与公开评测一致；逐题标准答案也与公开的 Q4 原始记录逐项相同。接着用本机 NInfer 对这 800 题顺序作答，temperature=0、reasoning_effort="none"、最多 8 个输出 token，只接受单个 A/B/C/D 字母，其他输出按预设规则计错。

本机 NInfer 比公开 Q4_K_M 少答对 18 题，表面差 2.25 个百分点。其中 MMLU 相差 17 题，ARC 相差 1 题。NInfer 有 3 条输出不是单个字母，原文分别是 Anaphylaxis is a severe,、空字符串和 Well，均按错误计入；没有事后替模型补选项。

**最重要的边界是协议。**公开 Q4/BF16 用原始补全提示词，通过相同的选项 token bias 强制只从 A/B/C/D 选一项，再按首 token 评分；本机 NInfer 服务目前没有同样可用的原始补全和 token 概率接口，其 logit_bias 字段虽能解析但不作用于生成。因此本机使用聊天接口、单字母指令和严格答案解析。题目与标准答案相同，提示词包装和选项约束不相同。这次测试真实反映了本机 NInfer 在该 API 用法下的表现，但不能据此宣称它的量化质量比 Q4_K_M 低 2.25 个百分点。

本机用的是 ninfer-5080 发布的混合 Q3/Q4/Q5 NInfer 文件，约 3.953 BPW；公开 Q4_K_M 是另一套 GGUF 文件。Q4_K_M 与 BF16 在其同协议测试中相差 0.50 个百分点；这个结论仅适用于该文件与该题集。两边的显卡与推理框架也不同，公开吞吐数字不能与本机 tok/s 直接排名。

五、我的使用结论

日常改写、提纲和短回答，可以先关闭思考模式以减少等待；多约束排程、金额核算等需要逐步推演的任务，可以开启思考模式，并留足输出 token。网页、代码和科普图无论是否开启思考，都需要实际运行并人工核对。这台 RTX 5080 上的 NInfer 版已具备日常生产力价值，但思考模式并非无条件的质量开关。

在同一批 800 道选择题上，本机 NInfer 关闭思考模式答对 674 题（84.25%），公开 Q4_K_M 答对 692 题（86.50%）。两组结果使用相同题目和标准答案，但取答案方式不同：本机通过聊天接口生成选项字母，公开 Q4 测试则约束候选 token 后评分。这些数据展示了各自测试条件下的表现，阅读差值时应保留这一口径区别。

资料与口径：上一篇部署实测 · 本机 NInfer 模型卡 · Q4_K_M/BF16 同协议评测 · 公开逐题评测文件。本机 800 条逐题原始输出和结果已保存；每题只测一次，未进行多次重复。