Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next 实测：推理 token 砍至 40%，质量几乎持平

Reddit 用户 r/returnity 在 r/LocalLLaMA 发布了一篇针对 UkisAI 团队微调版本 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next 的实测报告，使用与原版相同的 Aider agentic 编程基准进行对比，重点考察 token 消耗、墙钟时间与质量变化。整体结论是：Swift 版本在质量几乎不打折的前提下，把推理开销压到原版的约 40%。

基准设置

作者日常使用 Q5_K_L 量化（配 Q8_0 engrams）以保证 128GB 显存下 262k 上下文，对照组采用 Unsloth 的 Q5_K_XL 量化（同样 Q8_0 engrams），推理档位均为 xhigh。所有数据来自同一套 Aider 基准，覆盖一次通过率、重试通过率、单例 token、墙钟、tok/solve 与 well-formed diff 等指标。

总体结果

指标	原版 Qwen3.8-Flash-Next	Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next
首试通过率	40.2%	41.1%
重试通过率	90.7%	86.9%
tokens/case	17646	6991
sec/case	1542	608
tok/solve	24.8K	10.5K
well-formed diff	98.1%	100.0%

作者指出，首试与重试通过率差异在 4% 以内，考虑到样本噪声并不具备统计显著性。简单问题表现基本持平，差距集中在需要二次尝试的最难题目：原版在重试场景下恢复 84% 的用例，Swift 恢复 78%。

节省幅度

• 单用例 token：中位数 6991 vs 17646，约为原版 40%。
• 墙钟时间：中位数 608 秒 vs 1542 秒，同样约为原版 40%。
• 最费 token 的 20 个用例上，Swift 用了 29% 的 token，但解出 16/20，原版 17/20，质量损失极小。
• 单一用例最大 token：Swift 上限约 44k，原版可达 203k。

作者特别提到原版在高难度题目上常出现「推理上头」式的来回打转，Swift 几乎不会发生。

分语言差异

按 C++、JavaScript、Python 拆分通过率（首试 / 重试）

• C++：原版 23.1% / 84.6%，Swift 30.8% / 73.1%，token 压缩最显著（仅 29%），但也承担了 3/6 的质量损失。
• JavaScript：原版 37.5% / 91.7%，Swift 41.7% / 93.8%。
• Python：原版 57.6% / 93.9%，Swift 48.5% / 87.9%。

配对分析（n=107）显示 99 例一致、2 例 Swift 占优、6 例落后（净 -4），McNemar 精确检验 p≈0.29，差异不显著。

总结与适用场景

Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next 对本地运行 Qwen3.8-Flash-Next 的用户来说，几乎是「白拿」的效率提升：在质量统计学不可区分的范围内，把 token 与时间压到约四成。C++ 高负载场景需留意偶发的质量折损，其余主流编程语言基本可放心替换。