Qwen 3.8 移植 3.6 的 ThinkingCap LoRA：思考 token 从 33k 降到 20k
CapsAdmin · reddit · 2026-08-17
有用户把为 Qwen 3.6 训练的 ThinkingCap LoRA 直接加载到 Qwen 3.8 上测试。由于 3.6 和 3.8 架构相同，LoRA 技术上可以套用，而有限测试中它确实「某种程度上有效」。
测试用经典的「生成骑自行车的鹈鹕 SVG」提示词，固定相同提示与种子，对比四种设置：xhigh、xhigh + rank64 LoRA（缩放 30）、xhigh + 原版 LoRA（缩放 1）、medium。结果显示 ThinkingCap LoRA 把思考 token 从约 33k 压到约 20k，输出质量感觉相当但细节略少；加大 LoRA 强度 token 进一步下降但质量受损。medium 只用约 3500 token，但质量明显下降，ThinkingCap LoRA 恰好落在两者之间。
作者还写了个 Python 脚本调用 llama-cli 并把输出导出为 HTML，且把日志、对话轮次、启动参数和脚本本身都嵌进 HTML 文件以保证可复现。他不确定这是真有效果还是只是变相削弱了模型，希望社区验证，并猜测直接 merge 可能效果更好。
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