开源 Sabi-Noema：27B 微调省一半 token，智能体成绩超同级
ExperienceDry6608 · reddit · 2026-10-15
团队发布基于 Qwen 3.8 27B 的两个后训练开源模型 Sabi-Noema 与 Sabi-Noema-MLA，主打小模型能力与推理效率双提升，全部只用开源环境训练：
- 能力：在 DeepSWE 上超过对比的 Luna-medium；在 TB2.1、Tau-3、ClawEval、BFCL v4 等智能体与工具调用基准上超过 Luna-high，幻觉率显著更低
- 效率：TB2.1 上每回答少生成 50% token，DeepSWE 少 25%；对 Qwen 的 GQA 注意力做了免训练的后置 MLA 转换，BF16 下每 token 字节数降低 3.6 倍，KV cache 压到 FP8 后在 TB2.1 上缩小 8.4 倍
- 实际意义：q40 量化下，单张 24GB 显卡（3090/4090）可跑约 534K 上下文，而原版 Qwen 用 FP8 cache 只能到约 150K
模型已在 Hugging Face 开源，团队称后续会发布更多聚焦 30B 以下的后训练版本。
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