阿里開源視覺模型 Qwen 3.8 27B，實測指預設 xhigh 推理等級會導致嚴重過度思考

阿里 Qwen 研究實驗室發布開源視覺大型語言模型 Qwen 3.8 27B，採 Apache 2 授權，最大上下文長度達 262,144 tokens。官方跑分顯示，其效能超越前代 Qwen 3.6 27B 及今年 5 月的閉源模型 Qwen 3.7-Plus。 開發者 Simon Willison 使用 17GB 的 Q4_K_M 量化版本（GGUF）在 128GB M5 Max MacBook Pro 與 NVIDIA DGX Spark 上進行實測，指出模型官方支援 `reasoning_effort` 參數，但預設值設為 `xhigh`（極高），這在消費級硬體上會導致嚴重的「過度思考」，並容易耗盡 LM Studio 預設的 8,192 tokens 上下文限制，需手動調高上下文長度才能解決。 實測數據顯示，在 `xhigh` 預設下生成一張 SVG 圖片，模型產生了 22,276 個推理 tokens，耗時 21 分鐘才輸出 3,223 個結果 tokens；若關閉推理，相同提示詞僅需 137 秒。此外，要求繪製簡單圓形時，模型會過度設計出帶有動畫的複雜幾何圖形。開發者強烈建議本機部署時應手動將推理等級調低或關閉。 儘管預設值存在問題，該模型在視覺與程式碼任務表現優異。實測指出，模型能根據 0-1000 比例尺精準回傳照片中物件的 JSON 邊界框（bounding boxes）座標，並能透過單一提示詞，直接生成包含圖片輸入與座標解析的完整 HTML 標註工具介面。