qwen3.8 27B 真的很強嗎?

現在qwen3.8-27b(q3_k_m)就是目前智力與設備成本，效能生產力的最佳平衡點，我是用r9-5900h 3080（16g） 64g+1t。

往下， qwen 3.5-9b-instruct(q4_k_m)或qwen 3.8-14b(q4_k_m)，智力下降太多。往上走，qwen3-72b-instruct(q4_k_m)，不是涉及太複雜且跨學科領域且長上下文的，不太需要，而且這設備上pc要至少96g，mac要128g以上，成本增加也不少。

再往上，deepseek-r1 671b(iq4_xs)（深度推理取向），或者deepseek v4 flash 0731(iq4_xs + dspark)（效率取向），至少要mac studio 256g以上，成本大增，不值得。我是建議qwen3.8-27b(q3_k_m)和qwen3-72b-instruct(q4_k_m)切換著用，設備可考慮macbo ok pro 16 m3 max~m5 max 128g，如果是pc用5060+96g即可。

往上走就步子邁大一點，72b等級，一步到位，不要等級差不多的比來比去停留浪費太多時間。

　

之前發文詢問，說我的 qwen 3.6-35b-a3b 超級弱

請他寫個小網頁遊戲 (例如一些撲克牌遊戲或是簡單的桌遊) 都不成功

隨便寫寫之後就交差給我，也沒跑測試，給我的東西也只是半成品

需要不斷地提示他，搞了好久，才可以寫出一個像樣的

後來有老外提醒我說 thinking 給他開到 extra high ，也許不用preserve thinking真是開了新世界，我的 qwen 3.6-35b-a3b 突然變得超聰明

而且速度以小資電腦來說還可以 (2000+ tk/s 預處理 60+ tk/s 產生回應)

　

前幾天試了 qwen 3.8-27b ，速度瞬間砍半，而且上下文也得調低

開啟了 MTP 後，generation最高只有 30 tk/s

我給他同樣的指令做一個同樣的網頁遊戲，沒有特別感覺比 qwen 3.6-35b-a3b聰明但因為速度砍半，花了超久時間才完成，整個房間從22度C拉到26度C

　

請問有在玩本地大模型的板友，有什麼有趣的project可以讓我跑跑感受兩個模型的差異?　

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