Qwen 3.8 27B 表现出色，但默认会疯狂过度思考

阿里巴巴的 Qwen 研究实验室于 2026 年 8 月 16 日（星期五）发布了 Qwen 3.8 27B，这是一个拥有 270 亿参数的视觉能力语言模型，采用 Apache 2 许可证。此次发布引发了极大的关注，因为 27B 的规模非常适合在配置合理的笔记本电脑上运行，而其前代产品 Qwen 3.6 27B 已经给用户留下了深刻印象。Qwen 自行报告的基准测试显示，该模型相比前代以及闭源权重的 Qwen 3.7-Plus 都有显著提升，后者在 5 月之前还是该实验室最强的模型之一。独立基准测试尚未证实这些结果，但初步的潜力是显而易见的。

该模型默认采用“超高”推理强度，文档称这是针对需要深入分析的复杂任务而设计的。然而，这种默认设置导致了惊人的过度思考，尤其是在消费级硬件上。在实践中，即使是简单的请求，模型也会消耗大量的 token，很快耗尽 LM Studio 中默认的 8,192 token 上下文限制。使用完整的 262,144 token 上下文加载模型缓解了这个问题，但并未抑制其冗长的输出。

一个涉及鹈鹕骑自行车的 SVG 测试花费了 21 分钟才生成，使用了 22,276 个推理 token，产生了 3,223 个输出 token。生成的图像非常出色：自行车车架准确，鹈鹕的两侧都有腿，它的喉囊清晰可见，翅膀碰到了车把。运动线条出现在后方而不是前方，背景中太阳、云朵、山丘、花朵和草地构成了雅致的场景。然而，评测者指出，为了一个简单的 SVG 等待 21 分钟绝对不值得。

相比之下，关闭推理后，同样的提示仅用了两分多钟，生成了 3,715 个 token。即使是一个简单的请求，如“画一个圆形的 SVG”，也会触发精心设计的规划过程，模型会考虑几何圆形研究、分层圆环和微妙的动画。这种过度思考的倾向既有趣又

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