Qwen 3.8 27B 在复杂推理上确实强，但长思考时间让实际体验非常痛苦。如果你也面临“等一个任务跑完要过夜”的窘境，那想要一个 35B A3B 的快速版是完全可以理解的。这个讨论的关键不在于谁更聪明，而是在于你愿意为推理能力等多久。

1. 27B 太慢：速度差距是硬伤

27B 的智能有一部分来自超长的思考时间，但这个“长时间思考”到了实际应用中就成了短板。有人抱怨在 M1 Max 上跑一个任务要一整夜，完全没法用。还有用户晒出对比：旧版 35B-A3B 能做到约 120 tokens/s，而 27B 只有 20 tokens/s。即使 35B 版本需要做两次任务来纠正错误，依然比 27B 快三倍。对任何交互式场景来说，120 t/s 的响应速度都远好于长时间等待。

这也是为什么即使 35B“聪明程度”略低，仍然有大量用户希望官方出 Qwen 3.8 的 35B-A3B 版本。不是觉得 27B 不好，而是“等不起”。另外也有人疑惑，为什么 Qwen 27B 在带 MTP 头的情况下，仍比 Gemma 4 31B 慢这么多，31B 跑得飞快而 27B 却像爬行。

2. 期待的替代尺寸：35B/A3B 还是 40B/A5B？

也有人觉得 35B/A3B 可能不够，40B/A5B 会更好，两者之间差距没那么大。还有人提到 Qwen Next 80B/A3B 体验不错，60B/A5B 或许是在训练智能和推理速度之间的理想折中。甚至有人认为 120 t/s 就是推理速度的甜点，在这个速度下，完整上下文也能跑得很快。

不过，目前官方没有明确推出此类计划。有人对新的 3.8-35B 已不抱希望，转而关注一些第三方模型，比如 Kwaipilot 的 KAT-Coder-V2.5-Dev 和 ornith-ai 的 Ornith-1.5-35B-A3B，觉得它们像是 3.6.1 的延续。

3. 实际测试：快模型容易“一本正经地胡说八道”

但快速并不一定等于好用。有人分享了一个有趣的验证 prompt：让模型写一段 Python 代码，计算并打印 2017 到 2037 年之间的复活节日期。这个任务看似简单，却难倒了不少新模型。

在一些对比中，Qwen 3.8 27B（Q4_K_M）会花很长时间推理，从记忆里写答案，发现自己算错，再翻出已知复活节日期对照，修正后想起有现成的 Python 库，运行库函数并与自己的结果比较，最后给出一致输出。而 Ornith-1.5-35B-A3B（Q4_K_M）则直接凭记忆写，出错了也不自查，甚至没有利用它自带的联网搜索工具就把错误结果当作正确答案摆了出来。

这提醒我们：速度提升不能以“不自检、乱下结论”为代价。如果你只是聊天或做简单任务，快模型很爽；但涉及可靠输出，验证能力比 token 速度更重要。

4. 最后怎么选？

综合来看，如果你手头没有高性能 RTX，且经常做交互式任务，那么用现有 35B-A3B 或那些第三方微调版，会比硬扛 Qwen 3.8 27B 更实用。如果必须依赖复杂推理和纠错能力，27B 慢一点也值得。

另外，最好都试一下 Q4_K_M 量化，不少速度比较就是在这种量化下得出来的。像复活节日期这类 mini 测试，也可以提前筛掉一批“看起来快，但总给错误答案”的模型。