Qwen3.8-27B 最新动态

Qwen3.8-27B 是一款 27B 参数的大型通用语言模型。近期报道关注到有开发者用 125,217 条经混淆的人类对话微调并发布了使回复更简短、更会话化的 LoRA 到 Hugging Face；在 Terminal Bench v4 排名中它是唯一在较小规模里有显著表现的模型，但在创意写作基准上被 Muse-glimmer-30b 比较时落后。

可将Qwen3.8-Flash-Next大部分KV缓存外置至RAM

一位vLLM用户在r/LocalLLaMA分享可把Qwen3.8-Flash-Next的大部分KV缓存放到系统内存、仅在显存中保留少量量化权重的做法，称在3×3090上实现1M上下文并在短上下文下约80 tok/s，长上下文稳定在约60 tok/s，预填充248k时达3701 tok/s并提供了补丁与模型链接。

r/LocalLLaMA · 13 小时前 · 详情

Qwen3.8-Flash-Next qwen4_exp Qwen3.8-27B

Swift‑Qwen3.8‑27B细调显著减少“过思考”令牌

LocalLLaMA帖子介绍UkisAI的Swift‑Qwen3.8‑27B细调版，通过惩罚触发过度推理的标记并借鉴BottleCap AI方法，实现约30–50%更少的推理令牌而保持输出质量。

r/LocalLLaMA · 34 小时前 · 详情

UkisAI Qwen3.8‑27B BottleCap AI

Qwen3.8-27B微调为更“有人味”对话

开发者基于Qwen3.8-27B对话数据训练LoRA，使模型回复更短、更随意、更像人类日常对话。训练用数据为125,217条消息，作者在Hugging Face发布模型与演示。

r/LocalLLaMA · 5 天前 · 详情

Qwen3.8-27B Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated LessThanThreeAI

Terminal Bench v4：GLM-5.3领先开源模型排名

Reddit用户公布的Terminal Bench v4榜单显示，GLM-5.3以41.9%领先，GLM-5.3-Flash和DSV4.1-Flash分列二三，Qwen3.8-27B是少数在该基准上有表现的小模型。榜单反映社区对开源与闭源模型的主观感受差异。

r/LocalLLaMA · 6 天前 · 详情

GLM-5.3 GLM-5.3-Flash DSV4.1-Flash

Muse-glimmer-30b在创作写作基准中表现出色

Reddit用户称Muse-glimmer-30b在EQ-Bench与Hemingway-bench等创作写作评测中胜于更大模型，示例显示其能较好模仿David Sedaris风格，作者对比了qwen3.8-27b的输出。

r/LocalLLaMA · 6 天前 · 详情

Muse-glimmer-30b qwen3.8-27b Gemini

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