Qwen 3.8 27B「过度思考」争议：实测多为性能代价
Qwen 3.8 27B 发布后在社区因默认生成大量推理 token 引发「过度思考」质疑，@emax 转述的网友吐槽代表了这波批评：模型表现很棒，但默认会想太多，实测推理 token 可高达 16K+。08-17 前后多位用户以实测为模型辩护，主流结论是：这种深度思考是性能逼近更大模型的必要代价而非低效，用户应调整使用预期而非否定模型本身。
已确认
- @sukazu 实测对比 GLM 5.3、DeepSeek V4 Flash/Pro 等中国模型后认为 Qwen 3.8 27B 并非真的「过度思考」，尽管其推理 token 多于 3.6 版本。
- @maxwell321 使用 3×3090 + Tesla P40 跑本地模型（Unsloth UD-Q8KXL 量化），结论是大量「思考」能挖出训练知识中的细枝末节，性能逼近 Claude Sonnet。
- @AltruisticHeat9531 认为 16K+ 推理 token 是匹敌万亿参数模型的必要牺牲，并引用 Karpathy 的「tokens to think」理论，附 SWE-Rebench 对比数据。
- @hiImMate 以 UDQ4XL 量化版实测不同思考档位，任务是用一句开放式提示词写苹果好处的 HTML 卡片：xhigh 档消耗 23.8K token，换来碾压 DS V4 Flash、ChatGPT、Claude Opus 5 等模型的效果。
- @ResearchCrafty1804 指出闭源模型（如 Opus 5、GPT-5.6 Sol）内部计算量不透明，直接对比报告 token 数对开源模型不公平。
- @wombweed 补充实操建议：在意响应速度可关闭思考或降低推理预算，出现循环可尝试更高量化等级；大量思考是 RL 训练下验证与深思的产物，正是高性能的来源。
- @Afinetheorem 评测认为它是家用高性能 GPU 上可运行的最佳本地 LLM 之一，代码基准优异，但逻辑与视觉推理是测试过模型中最差之一，远不如 SOTA 模型（46/58）。
为什么重要
- 讨论触及开源与闭源模型评估的不对称：开源模型的推理成本可被直接测量和批评，闭源模型可将计算成本隐藏在服务端。
- 「推理 token 多是否等于低效」的争论为本地部署用户提供取舍参考：代码与生成类任务性价比高（@hiImMate 的实测显示高思考档位可换来更优产出）；逻辑与视觉任务则需另选模型。
2026-08-17 ~ 2026-08-18 · 7 条相关
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一手来源
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