Swift 版 Qwen3.8-Flash 实测：token 用量与耗时仅四成，质量持平
returnity · reddit · 2026-09-26
Reddit 用户 returnity 在 r/LocalLLaMA 发布了对 UkisAI 的 Swift1.5-Qwen3.8-Flash-Next 的详细实测，用其惯用的 Aider agentic coding benchmark 与原版 Qwen3.8-Flash-Next 对比（均为 Q5 量化、262k 上下文）。
核心结论：质量几乎无差别，效率碾压。
- 首次通过率 41.1% vs 40.2%，重试后通过 86.9% vs 90.7%（McNemar p≈0.29，统计上不可区分）
- 中位 token 用量仅为原版的 40%（6991 vs 17646），耗时也约为 40%（608 vs 1542 秒/例）
- 格式合规 diff 率 100% vs 98.1%
亮点观察：原版模型常出现长推理「打转」，Swift 几乎不会。在原版最烧 token 的 20 个案例上，Swift 只用 29% 的 token，解题 16/20 vs 17/20；单案最大 token 为 44k vs 203k。
按语言看：C++ 压缩最狠（仅 29% token），但也是亏损最多的语言；Python/JS 约为 46% token。作者称这验证了 UkisAI RL/OPD 训练的宣称，是目前他本地用过的最佳模型。
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