用户在MacBook上实测10个编码Agent共用Qwen 3.8 27B，token消耗差异悬殊

Reddit 用户 /u/latent_lurker8587 在 MacBook Pro M5 Max 上用 llama.cpp 运行 Qwen 3.8 27B Q4（关闭思考模式），对 10 个编码 Agent 做统一环境对比：每个 Agent 沙箱隔离、只能访问自己的文件夹并与模型通信，自动批准开启、关闭遥测、每任务限时 5 分钟，共 5 个带陷阱的小型编码任务。 结果显示各 Agent 的 token 消耗和缓存复用差异大于通过率差异：Pi 通过 5/5 且每任务仅约 9.2k tokens，Qwen Code 每任务高达 107.9k tokens；Atomic Agent 走 llama.cpp 原生端点并保持提示词稳定，缓存复用达 86%，而 Codex、Cline、goose 等每轮尝试联网被沙箱拦截。

AI 根据报道生成 · 38 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。