Qwen3.8-27B在标准部署下哪款框架吞吐表现最好？
测试中vLLM平均吞吐约41.77 token/s，SGLang约40.06 token/s，两者基本在同一档，明显优于Llama.cpp的23.50 token/s。
阿里开源 Qwen3.8-27B 本地实测：性能很强，但 Agent 适配仍待补课
资讯摘要
作者丨 吴海明 何宇轩 编辑丨李娜 岑峰
AI 摘要
雷峰网对阿里开源的Qwen3.8-27B模型进行本地实测，从标准部署、量化部署到Agent场景多维测评。结果显示其性能强劲，标准部署下vLLM与SGLang吞吐超40 token/s，3bit至6bit量化质量稳定，Agent任务质量满分但token消耗与耗时极高，复杂任务拆解与执行控制不足，需工程化约束才能作为高效Agent底座。
AI 问答
量化到多少bit仍然能保持Qwen3.8-27B的回答质量？
在本轮的7道文本任务中，3bit至6bit均拿到满分14/14，2bit出现事实修正错误，8bit也有类似问题，16bit则在篇幅控制上失守。
Qwen3.8-27B在Agent场景的主要问题是什么？
它完成9个任务耗时约6小时17分钟，消耗近1400万token，其中3D网站生成单题就烧掉1153万token。问题在于任务拆分过细但单步目标过重、上下文反复回灌，导致大量空转和算力浪费。
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