用户为 27B 模型自制「high」推理档位，推理长度缩至 xhigh 约五分之一

一名 Reddit 用户在 r/LocalLLaMA 板块分享了对某款 27B 参数模型（推理模式与档位命名疑似 Qwen3 系列）reasoning_effort 参数的实测结果，并自制了一个介于 low 与 xhigh 之间的「high」档位。该方案在 VLLM 等本地推理框架中可直接通过修改 chat 模板启用。

core 发现：medium 档位并非真正的「中等」

用户在测试中发现，模型官方提供的 medium 推理模式存在异常行为：启用 medium 后，原始的显式推理指令会被擦除，模型整体表现回退到接近旧版本的状态，并丢失新版本的部分能力增益。换言之，medium 档并非一个力度居中的折中档，而更像是一次隐式的行为切换。

low 与 xhigh 呈现明显的「二元」特征

进一步观察表明，模型在 low 与 high（xhigh）之间的切换几乎完全由推理指令中的特定关键词触发，表现为「几乎二元」的行为模式。无论是补充额外的约束、调整提示词措辞，还是在指令中明确要求「中等努力程度」，模型都会忽略这些改动，无法稳定地输出中等长度的推理。

自制 high 档：混合 low 与 xhigh 提示词

基于上述观察，用户尝试将 low 与 xhigh 两套提示词按比例混合，得到一组新的 high 档位指令，核心要点包括：

• 将推理力度目标设定为「介于 low 与 xhigh 之间」
• 要求「仔细但简洁地思考」
• 验证关键假设，但保持简短
• 快速推进到结论，避免不必要的展开

实测效果方面，新 high 档生成的推理块长度大约只有 xhigh 的五分之一，输出质量更接近 xhigh 而非 low 或 medium；同时由于推理更短，整体响应速度明显提升，使用体验更流畅。

启用方式与适用边界

用户同步给出了在 VLLM 等框架下启用 high 档的 chat 模板修改片段：需在 reasoning_effort 的白名单校验中加入 high 分支，并在对应分支填入上述混合提示词。需要注意的是：

• 该方案基于特定 27B 模型的内部 token 触发机制，对其他尺寸或架构的模型不一定有效
• 实际效果会因采样参数、量化方案与具体版本而异
• 属于社区实验性质的 prompt hack，并非模型官方支持的功能

对本地部署 27B 模型、追求更低延迟与更短 reasoning 输出的用户来说，这是一个值得尝试的轻量改动。