我选方案2，但要说清楚：这不是"改善体验"的锦上添花，而是必要的信息可见性——你那个C盘例子恰恰证明了这一点。
两小时没清出垃圾，大概率不是 thinking 的锅，而是工具循环卡死：模型在反复尝试同一个失败的命令（权限不足的删除、被占用的文件、路径写错），thinking 只是它"心里的话"，真正卡住的是你看不见的工具调用过程。不把思考过程和工具调用都流式显示出来，你根本分不清它是"在想"还是"卡死了"——这才是你说的体验问题的根源。
怎么让 thinking 可见：Qwen3.6 走 OpenAI 兼容接口时，思考内容在 reasoning_content 字段里，Hermes/codex 这类前端透传这个字段就会流式显示出来。你本地跑 qwen3.6:27B，Ollama 的兼容接口对 Qwen3 系也会把 thinking 透传出来，前端能看到就不存在"以为卡死"的问题了。实在不想折腾的话，llama.cpp 有 --no-thinking 可以直接关。
我的建议是按任务分流，别全局开关：
简单任务（清理磁盘、改配置、跑固定流程）：关 thinking，快和稳优先；
复杂任务（写代码、排错、方案设计）：开 thinking，但配一个能显示思考过程的前端，至少能看出它卡在哪一步、重试了几次。
至于"本地模型 thinking 没区别"——27B 这种规模的模型 thinking 收益确实比云端大模型小，但"看不出区别"很多时候是因为你压根看不见思考过程才下的结论。先把输出流式化，观察几天再决定关不关，比拍脑袋直接关掉更靠谱。
