社区实测：Qwen 3.8 27B 多种量化与推理模式 agentic coding 跑分对比

一位 Reddit 用户（u/WonderRico）近日发布了针对 Qwen 3.8 27B 的本地 agentic coding 基准测试，覆盖多种权重量化、缓存量化、推理引擎以及不同推理强度档位，并与其他本地模型做了对比。测试方法、数据图表均已公开，供社区进一步核实与复现。

测试对象与变量

• 模型：Qwen 3.8 27B，并横比若干其他本地模型。
• 变化维度：不同权重量化（quants）、缓存量化（cache quants）、推理引擎（engine）、推理强度（reasoning effort）。
• 任务类型：agentic coding，强调多轮请求与长上下文中的工具调用与代码生成。

medium 模式：效率与质量兼得

在 medium 推理强度下，Qwen 3.8 27B 同时取得了两项改善：

• 跑分高于同系列的 3.6 版本。
• 资源消耗明显下降，约只需 3.6 的一半请求数，生成 token 量减少约三分之一。
• 综合表现可对标被标注为「DeepSeek v4 Flash 3107 MXFP4」的对照水平。

作者认为，medium 才是该模型在 agentic coding 场景下的「甜点档」。

xhigh 模式：成本上升、收益不显

xhigh 是官方宣传中面向难题的更强档位，但本基准显示：

• 得分与 medium 相比基本持平，未观察到明显增益。
• 请求数仍略少于 3.6 版本，但生成 token 量几乎是 medium 的四倍。
• 性价比明显劣于 medium。

作者推测 xhigh 更适合单轮、一次性提示词类任务，也就是新模型发布后社区常见的「单题测试」。

一点值得注意的异常

在测试中，使用 NINFER 推理引擎、显式配置为 medium 时，其表现与 xhigh 几乎一致。作者已三次核对配置，但不排除用户侧配置错误的可能性，留待社区进一步排查。

复现与扩展

• 主结果页：https://wonderrico.github.io/local_llm_benchmark/benchmark-main.html?filter=27b
• 明细节页：https://wonderrico.github.io/local_llm_benchmark/benchmark-detail.html?filter=27b

页面上提供了更多模型、更多量化与更多任务的数据和曲线，感兴趣的读者可自行查阅。需要说明的是，「Qwen 3.8 27B」与「DeepSeek v4 Flash 3107」均为帖中用语，社区尚未见到对应版本的正式发布说明，相关数据应理解为该用户的本地环境实测结果，而非官方基准。