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Simon Willison
阿里 Qwen 3.8 27B：效能強悍但預設「想太多」
阿里最新開源的 Qwen 3.8 27B 視覺大模型，能在高階筆電順暢執行且效能驚豔。但專家發現其預設的高推論設定容易導致模型「過度思考」。
Qwen
大型語言模型
多模態AI
阿里巴巴 Qwen 團隊最新發布的 Qwen 3.8 27B 是一款具備視覺能力的大型語言模型，採用 Apache 2 開源授權。270 億參數的規模非常適合開發者在規格不錯的筆電上（例如新款的 MacBook）直接進行本地部署，大幅降低了 AI 應用的硬體門檻與隱私外洩風險。
根據官方數據，它的評測表現甚至超越了幾個月前強大的閉源版本 Qwen 3.7-Plus。然而，知名技術專家 Simon Willison 在實際測試後指出一個有趣的現象：這款模型官方支援「推論深度 (reasoning_effort)」的控制功能，但預設值被設定為極高（xhigh）。這雖然讓模型展現了深度的邏輯思考能力，卻也導致它在面對簡單問題時容易鑽牛角尖，產生不必要的「過度思考」並消耗額外運算資源。
對一般開發者和企業而言，這凸顯了新一代推論型 AI 的重要課題：未來在串接這類具備深度思考能力的模型時，必須更仔細地根據任務難易度來動態調整推論參數，才能在回答品質與運算成本之間取得最佳的平衡點。