سيمون ويليسون يحلل أداء نموذج Qwen 3.8 27B
اختبر سيمون ويليسون نموذج Qwen 3.8 27B، ووجد أنه قوي لكنه يميل افتراضيًا إلى الإفراط في التفكير. النموذج من علي بابا، ويدعم الرؤية، ويعمل في نسخة مكمّمة حجمها ١٧ غيغابايت، كما يتطلب ضبط نافذة السياق إلى ٢٦٢٬١٤٤ رمزًا لتجاوز حد LM Studio الافتراضي البالغ ٨٬١٩٢ رمزًا. وفي تجربة لرسم بجعة على دراجة بصيغة SVG، استغرق ٢١ دقيقة، بينما أنجز الطلب نفسه خلال ١٣٧ ثانية عند تعطيل الاستدلال. كما أظهر دقة جيدة في تحديد مواقع البجع داخل الصور، ويوصي ويليسون بالبدء بمستوى استدلال منخفض أو من دونه.
الحقائق الأساسية
استغرق توليد رسم البجعة ٢١ دقيقة، مع استخدام ٢٢٬٢٧٦ رمزًا للاستدلال وإنتاج ٣٬٢٢٣ رمزًا.
«It took 21 minutes to generate, using 22,276 reasoning tokens to produce 3,223 tokens of output.»
عرض المصدر ←عند تعطيل الاستدلال، أنتج النموذج ٣٬٧١٥ رمزًا خلال ١٣٧ ثانية.
«This one produced 3,715 tokens and took 137s—just over two minutes.»
عرض المصدر ←حدّد النموذج موقعَي بجعتين بإحداثيات متوافقة بدرجة كبيرة مع الصورة.
«This is such a good match.»
عرض المصدر ←
المصادر
شفت معلومة تحتاج تصحيح؟ بلّغنا ونتحقق ونصحّح — سياسة التصحيح
صحّح هذا الخبر