Reddit用户实测：Qwen 3.8 27B低量化关优化反而任务更快
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Reddit用户实测：Qwen 3.8 27B低量化关优化反而任务更快
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AI 综述
一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户（/u/AssiduousLayabout）分享实测发现：Qwen 3.8 27B Flash-Next 改用 IQ3_S 量化并关闭实验性速度优化后，虽然 tok/sec 更低，但实际任务反而更快完成，token 质量更高、上下文消耗更少；此前使用 IQ3_XXS 量化并开启实验优化时速度指标高，但 agent 任务表现差、过度纠结。 测试环境为 5090 显卡加 64 GB 系统内存，他称主要测试了 medium 推理档，未完整测试其他档位。他还提到 Deepseek 4.1-Flash 的 IQ1 Coder 量化 tok/sec 明显更慢，但正在以每小时成功任务数来评估其实际表现。
AI 根据报道生成 · 13 小时前更新
最新进展11月5日 00:17
Qwen 3.8 27B 与 Flash-Next 实测：慢即是快报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- Reddit · r/LocalLLaMAQwen 3.8 27B 与 Flash-Next 实测：慢即是快
一位使用 5090 显卡和 64 GB 内存的用户发现，Qwen 3.8 27B Flash-Next 采用 IQ3_XXS 量化并开启实验性速度优化后，虽然 tok/sec 很高，但 agent 实际任务表现差、过度纠结；改用 IQ3_S 量化并关闭实验优化后，实际任务反而更快，token 更有质量、上下文消耗更少。他还指出 Deepseek 4.1-Flash 的 IQ1 Coder 量化虽然 tok/sec 明显更慢，但仍在测试其每小时成功任务数。
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