社区测试：Qwen3.8 27B 在 oneshot 任务上略优于前代

近日，Reddit 社区 r/LocalLLaMA 用户 kms_dev 发布了一组针对 Qwen 系列 27B 规模模型的 oneshot 能力对比测试。作者在 oneshotlm 提供的 35 个 oneshot 提示词上，分别运行了 Qwen3.5 27B、Qwen3.6 27B 与 Qwen3.8 27B 三个版本，并使用 Claude 系列模型（Sonnet 5）对生成结果进行打分。

测试设置与评分方法

• 测试基准：oneshotlm，共 35 道 oneshot 任务提示词。
• 参评模型：Qwen3.5 27B、Qwen3.6 27B、Qwen3.8 27B。
• 评分方式：使用 Sonnet 系列模型作为裁判，对各模型的输出进行打分。

主要结果

• 三个版本在 35 个任务上的平均评分依次为 2.46 → 2.74 → 3.00，呈逐代小幅上升趋势。
• 在 2048 游戏复现任务上，Qwen3.6 27B 未生成出可运行版本，而 Qwen3.8 27B 可以完成。
• 在图像绘制类任务中，Qwen3.8 27B 生成的「鹈鹕」形象更准确；Wolfenstein 场景下，Qwen3.8 27B 能画出大致轮廓，而 Qwen3.6 27B 几乎无法输出有效画面。

局限与说明

• 该测试为社区个人行为，非官方发布，样本量与任务覆盖有限。
• 文中出现的「Qwen3.5 / 3.6 / 3.8 27B」以及「Sonnet 5」等命名与目前公开的官方版本号并不一致，可能为社区俗称或笔误，读者参考时需注意。
• 评分依赖单一 LLM 裁判，存在主观偏差风险，结果仅作为社区参考。

总体而言，这是一项小规模的社区横评，数据点有限，结论的统计意义不强，但反映出 27B 规模 Qwen 衍生版本在 oneshot 任务上可能存在轻微的代际改进。