Người dùng chỉ trích các mô hình Qwen 3.8 vì phong cách đầu ra quá dày đặc và mang tính toán học

Một người dùng Reddit đã khơi mào cuộc thảo luận khi chỉ ra rằng các mô hình Qwen mới hơn, cụ thể là Qwen 3.8 27B và Qwen 3.8 Flash Next, tạo ra ngôn ngữ quá dày đặc, mang tính toán học và khó hiểu. Người dùng này cho rằng sự thay đổi này là do mô hình được đào tạo chuyên sâu về suy luận và toán học, ưu tiên hiệu quả sử dụng token hơn là khả năng đọc hiểu của con người. Điều này làm nổi bật sự mâu thuẫn ngày càng tăng trong phát triển LLM giữa việc tối ưu hóa "tokens per intelligence" (hiệu suất truyền tải thông tin trên mỗi token) và việc duy trì ngôn ngữ tự nhiên, thân thiện với con người. Nếu các mô hình trở nên quá dày đặc hoặc sử dụng ký hiệu toán học thay vì văn bản thông thường, chúng có thể trở nên khó tiếp cận hơn đối với người dùng phổ thông. Các ví dụ cụ thể về đầu ra của Qwen 3.8 bao gồm việc sử dụng các ký hiệu giao tập hợp (∩) để mô tả logic phân quyền và sử dụng các phép ẩn dụ khó hiểu như "việc thực thi là trọng lực" thay vì cách diễn đạt trực tiếp. Người dùng lưu ý rằng xu hướng giảm khả năng đọc hiểu này cũng được quan sát thấy ở các mô hình tiên tiến khác như Claude 5, trong khi Qwen 3.6 dễ đọc hơn nhiều.