Người dùng đánh giá Qwen 3.8-27B vượt trội so với các mô hình LLM 35B cục bộ cũ

Một nhà nghiên cứu ứng dụng chia sẻ rằng Qwen 3.8-27B vượt trội đáng kể so với các mô hình cục bộ 3.5/3.6-35B thế hệ cũ về chất lượng đầu ra và độ tỉ mỉ trong các quy trình khoa học phức tạp. Mặc dù chạy chậm hơn từ 3 đến 4 lần trên máy tính xách tay, mô hình này đem lại kết quả tiệm cận các API thương mại hàng đầu trong khi tiêu tốn ít hơn từ 22% đến 33% số lượng token. Đánh giá thực tế này cho thấy các mô hình hiện đại được huấn luyện tốt với ít tham số hơn có thể vượt qua các kiến trúc cũ lớn hơn về độ chính xác suy luận và khả năng thực thi công việc. Điều này khẳng định rằng đối với người dùng AI cục bộ, hiệu quả sử dụng token và chất lượng đầu ra vượt trội thường quan trọng hơn tốc độ thực thi. Tác giả nhấn mạnh rằng Qwen 3.8-27B chiếm dụng ít dung lượng RAM hơn, cho phép chạy các quy trình làm việc kéo dài mà không sớm chạm ngưỡng giới hạn bộ nhớ hay nén ngữ cảnh (context compaction). Mặc dù vậy, việc chạy mô hình cục bộ trên máy tính xách tay cá nhân đòi hỏi sự đánh đổi lớn về thời gian khi kéo dài tổng thời gian xử lý gấp 3 đến 4 lần.