10 款编码 agent 同跑 Qwen 27B：token 用量相差 10 倍以上
latent_lurker8587 · reddit · 2026-10-30
作者在 MacBook Pro M5 Max（64GB）上用 llama.cpp 跑同一 Qwen 3.8 27B（Q4、关闭思考），对 10 个编码 agent 做了统一沙箱测试：5 个带陷阱的小任务、每任务 5 分钟、沙箱内只能访问自己的文件夹并与模型通信。
核心结果
- 全部通过 5/5 的：Pi（中位 38 秒、仅 9.2k tokens，全场最省）、DeepSeek Harness（60 秒、35.3k tokens）、Codex CLI（94 秒）、OpenClaw（106 秒）、Cline（152 秒）、Atomic Agent（56 秒）
- 4/5：OpenCode、Hermes（token 最高的次席之一但缓存复用 93%）、goose、Qwen Code（最耗：107.9k tokens、183 秒）
值得注意的发现
- Atomic Agent 是唯一走 llama.cpp 原生端点、用语法约束工具调用的，且保持 prompt 逐步不变，缓存复用 86%，全程离线且 5/5
- DeepSeek Harness 还是 alpha 就做到 5/5、不联网、缓存复用 83%
- 日志任务陷阱：grep "ERROR" 把 244 当成 64，OpenCode、goose、Atomic Agent 中招
- Codex、Cline、goose、OpenCode 每次运行都试图联网（即使关了遥测），被沙箱拦截
- 兼容性备注：Codex 需 llama-server 的 /v1/responses，Hermes 需 ≥64K 上下文；Cline、Qwen Code 默认开用量统计，DeepSeek Harness 默认上传会话日志
所属事件:10 款编码 Agent 同跑本地 Qwen 27B 实测：token 用量相差超 10 倍(2 条相关)→
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