开发者实测:GLM 3.8-27B 质量碾压同级,还省 22-33% token
JLeonsarmiento · reddit · 2026-09-12
一位应用科学研究者分享了用 GLM 3.8-27B（Qwen 底座模型）完成科研全流程的体验，称其质量远超 3.5/3.6-35B-A3B 系列的任何变体（含 kat、Ornith/tiel、nex-2 等），只有 Ornith 接近但从未追平。
- 质量：从工作流设计、数据管道、结果分析到论文/报告写作与数据发布，完整复现了过去 5 个项目，注意力细节「高到离谱」。
- 代价：总耗时是原来的 3-4 倍，在本地笔记本上单用此模型会显著影响日产能；但质量上它与 Z.ai 的 5.3/5.3-flash 的差距远小于它与 35B-A3B 系列的差距。
- 效率：effort=medium 下比 35B 系列少花 22-33% token，内存占用更低，更少触发压缩和限额。
作者的取舍结论是：接受更慢的速度换取质量，让「胖底座 Qwen」慢慢干活。
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