Qwen 3.8 27B 默认过度思考
来自 Simon Willison · 期号 2026-08-17
摘要
Simon Willison 测试了阿里 Qwen 实验室的 Qwen 3.8 27B，一个 Apache 2.0 许可的 27B 参数视觉模型。 模型默认的推理强度为 xhigh，导致严重的过度思考。生成一张鹈鹕骑自行车的 SVG 用了 22,276 个推理 token 和 21 分钟；关闭推理后，同样的输出只需 2 分钟。 即使是最简单的提示词「画一个圆」，模型也会开始规划几何研究、配色方案和动画效果。 Willison 认为模型本身质量很好，但默认设置不适合消费级硬件。
深读
导读 Simon Willison 测试了阿里 Qwen 实验室最新开源的 Qwen 3.8 27B 模型。这个仅 17GB 的 Apache 2.0 许可模型能在消费级笔记本上运行，但默认的极高推理强度（xhigh）会导致严重的过度思考，画一只鹈鹕骑自行车需要 21 分钟。读完本文你会知道：这个模型的实际能力如何、默认设置有多离谱、以及如何绕过它来获得可用体验。 关键信息 - Qwen 3.8 27B 是一个 Apache 2.0 许可的 27B 参数视觉模型，量化后仅 17GB 文件大小，可在 128GB M5 Max MacBook Pro 和 NVIDIA DGX Spark 上运行。 - 默认推理强度为 xhigh，生成一张鹈鹕骑自行车的 SVG 消耗了 22,276 个推理 token 和 21 分钟；关闭推理后同样的输出只需 137 秒。 - 即使最简单的提示词「画一个圆」，模型也会开始规划几何研究、配色方案和动画效果，最终产出一个精美的动画圆。 - 在 DGX Spark 上使用 llama.cpp 的 Multi-Token Prediction（MTP）功能，推理速度比 LM Studio 默认配置提升了约 72%。 - 模型能正确识别照片中的鹈鹕并返回 0-1000 坐标系的 bounding box，且能根据示例 JSON 自主构建一个带演示场景的 HTML 标注工具。 - 通过 Pi 代理框架，Qwen 3.8 27B 可以成功驱动 coding agent 循环，包括读取文件、生成代码并执行。 逐节讲解 模型发布与基础印象 Qwen 3.8 27B 是阿里 Qwen 实验室在 2026 年 8 月发布的开源模型，采用 Apache 2.0 许可。27B 参数是运行在消费级笔记本上的理想规模，其前代 Qwen 3.6 27B 已表现不俗。Qwen 自报的 benchmark 显示，该模型相比 Qwen 3.6 27B 和闭源的 Qwen 3.7-Plus 都有提升。Willison 在两台机器上测试了该模型：128GB M5 Max MacBook Pro 和 NVIDIA DGX Spark，均使用 LM Studio 的 Q4_K_M 量化版本。 默认推理强度导致的过度思考 Qwen 3.8 官方支持 reasoning_effort 参数，默认值为 xhigh（用于复杂任务），另有 medium 和 low 两档。Willison 认为这个默认设置「荒唐可笑」，尤其不适合消费级硬件。他遇到了 LM Studio 默认 8,192 token 上下文限制的问题，模型连最平凡的问题都会用光所有 token 来思考。将上下文加载到完整的 262,144 token 后问题解决。 在 xhigh 设置下，生成鹈鹕骑自行车的 SVG 用…