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用户实测称Qwen3.8-Flash-Next通用问答表现欠佳

1 篇报道1 个报道来源3 小时前更新

先了解这件事

AI 综述

Reddit 用户 /u/rm-rf-rm 实测 Qwen3.8-Flash-Next 后称,该模型在编码、评估开源仓库等任务上表现不错,但在通用研究问答中显得不够聪明、容易迷失;面对简单追问会输出大量冗长内容并不断延伸,用户表示对其输出已失去信心。该测试在 pi 加 pi-web-access 扩展上以 llama.cpp 本地部署运行,使用 UD_Q4_K_M 量化加 MTP,采样参数沿用 Qwen3.8 27B 的设置。这是单一用户的本地实测体验,结论基于其个人使用感受,并非官方评估。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

11月1日
  1. Reddit · r/LocalLLaMA
    Qwen3.8-Flash-Next 通用研究表现引质疑:用户吐槽其冗长且易"迷路"

    有 Reddit 用户实测 Qwen3.8-Flash-Next(QFN)后发现,它在编码和评估开源仓库等任务上表现不错,但在通用研究问答中显得不够聪明、容易迷失。面对简单追问,它输出大量冗长文章且不断"挖出"更多内容,令用户对其可信度失去信心。该测试在 pi 加 pi-web-access 扩展上用 llama.cpp 以 UD_Q4_K_M 加 MTP 运行。

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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。