Community Tests Defend Qwen 3.8 27B's Heavy Reasoning Token Use
Qwen 3.8 27B 因生成大量推理 token（有实测高达 16K+）被质疑「过度思考」，但 08-17 多位社区用户通过实测为其辩护，认为这种深度思考是性能接近更大模型的必要代价，同时也有评测指出其在逻辑与视觉推理上的短板。
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。
- @ResearchCrafty1804 指出闭源模型（如 Opus 5、GPT-5.6 Sol）内部计算量不透明，厂商可自行吸收成本显得高效；开源模型推理过程可测量，直接对比报告 token 数并不公平。
- @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，代码基准表现优异，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
- 这场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，而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了取舍参考：如果任务以代码为主，Qwen 3.8 27B 性价比高；逻辑与视觉任务则需另选模型。
2026-08-17 ~ 2026-08-17 · 5 related posts
Primary sources
- Local test: Qwen 3.8 27B's overthinking brings it near Sonnet-level performance — maxwell321 ·
- Qwen3.8-27B Defended: More Reasoning Tokens Isn't 'Overthinking' — ResearchCrafty1804 ·
- Qwen 3.8 27b shines in code but fails logic tests, highlighting local LLM trade-offs — Afinetheorem ·
- [source] Local test: Qwen 3.8 27B's overthinking brings it near Sonnet-level performance — maxwell321 · 2026-08-17
- Why Qwen 3.8 27B Isn't Overthinking: Compared with GLM and DeepSeek — sukazu · 2026-08-17
- [source] Qwen3.8-27B Defended: More Reasoning Tokens Isn't 'Overthinking' — ResearchCrafty1804 · 2026-08-17
- [source] Qwen 3.8 27b shines in code but fails logic tests, highlighting local LLM trade-offs — Afinetheorem · 2026-08-17
- Qwen 3.8's High Token Cost is a Fair Trade for Performance — Altruistic_Heat_9531 · 2026-08-17