本地满血 27B 模型击败重度量化旗舰：Terminal-Bench 实测对比
Saber-tooth-tiger · reddit · 2026-08-05
一位开发者在 RTX PRO 6000 (96GB) 上进行了一项 AI 编码智能体基准测试，对比了本地运行的全精度中小型模型与重度量化的旗舰模型。
- 测试设置：在 10 个 Terminal-Bench 2.0 任务中，比较了 DeepSeek-V4 Flash (本地 2-bit 量化 vs API FP8) 和本地 BF16 全精度的 Qwen 3.6 27B。
- 核心结果：DeepSeek-V4 FP8 (API) 得分最高 (9/10)；令人惊讶的是，本地全精度的 Qwen 3.6 27B 取得了 8/10 的成绩，甚至击败了本地重度量化的 DeepSeek-V4 (7/10)。
- 亮点细节：Qwen 3.6 27B 是唯一通过高难度并发清理任务 (cancel-async-tasks) 的配置。
- 结论：在智能体工作流中，全精度的本地中小型模型完全有可能战胜重度量化的旗舰模型，尽管这只是一次初步试点测试。
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