X @Alibaba_Qwen● 精選9/30 12:18AI 評分65
Qwen3.8-27B 現已上線 Nebius 平台
阿里 Qwen 宣布 Qwen3.8-27B 已可通過 Nebius 訪問。這是一個 27B 稠密模型，官方稱適用於建置 agent 與深度研究等多步驟工作流。原文未給出定價、上下文長度或部署方式等細節。
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r/LocalLLaMA top of the day10/2 22:47AI 評分47
RTX PRO 6000 實測 Qwen3.8 三版本：DFlash2 提速 2.8 倍
在單張 RTX PRO 6000 Blackwell 96GB 上，Qwen3.8-27B 用 DFlash2 草稿模型把 Spec-Bench 單使用者解碼從 75 tok/s 提到 210 tok/s，約 2.8 倍；NVFP4 比 BF16 快 2.2 倍。三款檢查點中 Flash-Next 預填充 22.4 秒、27B 為 97 秒，長上下文召回三者均滿分，BFCL 工具呼叫 27B 以 73.3% 領先。
X @lmstudio● 精選9/19 01:45AI 評分83
LM Studio 首發 Splash 引擎，M5 Max 跑 Qwen3.8-27B 達 144 tok/s
LM Studio 與 inco_ai 合作，在發布當天（day 0）就把 Splash 推理引擎接入 LM Studio。官方給出的資料是：在 M5 Max 上執行 Qwen3.8-27B，速度最高可達 144 tok/sec。想試的話可通過 LM Studio 官方部落格的連結直接跑起來。
r/LocalLLaMA top of the day10/3 02:33AI 評分30
MegaCapybara 發布：RTX5090 上跑 Qwen3.8 27B 的推理引擎
MegaCapybara 是專為 RTX5090 打造的推理引擎，聚焦 Qwen3.8 27B，解碼速度約為此前 SOTA 引擎 Ninfer 的兩倍：單路編碼可達 500+ t/s，12 個 agent 併發、800k 上下文時可達 2000+ t/s。它自帶權重格式與後設資料，載入前會展示各量化設定相對 BF16 的 KL 與 top-1% 損失，並支援智慧 VRAM-RAM-DISC 快取、Loop Guard 與圖形介面。採用 MIT 許可，原始碼與權重建置器稍後發布。
r/LocalLLaMA top of the day10/3 08:08AI 評分12
阿里買迷你主機跑 Qwen3.8 RAG，BIOS 硬改型號騙過系統
一位使用者為給 Qwen3.8 27B 搭建 RAG 搜尋節點，在 AliExpress 買了一臺標稱 Intel N150 的迷你主機，收到的卻是 2018 年的 Core i3-7020U（2 核 4 執行緒）加 DDR3 1600MHz 記憶體。賣家把 New_N150 寫進 BIOS 版本字串（HSHW_M6_DDR3_EC_Intel_Com_New_N150_K001）來偽裝型號，導致系統識別為假規格，連索引文字檔案都吃力，更別說跑向量檢索。該使用者已發起信用卡拒付。
LM Studio blog● 精選9/18 01:00AI 評分82
Inco AI 開源 Splash 引擎，最佳化 Apple Silicon 本地推理
Inco AI 發布開源推理引擎 Splash，專為在 Apple Silicon 上本地執行 Qwen3.6-35B-A3B 與 Qwen3.8-27B 最佳化，已整合進 LM Studio Bionic 1.1.5 及以上版本。在 48GB M5 Pro 測試中，Qwen3.8-27B 短提示解碼約 74 tokens/s、32K 上下文 54 tokens/s，約為次快引擎的兩倍；四個併發請求合計吞吐 170 tokens/s，是次快引擎的 3.9 倍。