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[iroha Lab @iroha_ai_lab]

@quobliss @BitDanceUp 傻逼就是这样，翻墙了还是傻逼

[iroha Lab @iroha_ai_lab]

@bailyLU @Betaer 求进群

[iroha Lab @iroha_ai_lab]

@fankaishuoai 别不懂装懂了，就 DS 这种 MoE 模型，q4 和 q8 体积差距可能就 10G 左右... 又拿着 dense 套呢

[huihui.ai @support_huihui]

Latest update 4

huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF

The newly added Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-UD-DW series comes from unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF. Only layers 23 to 51 have been ablated, while the other layers remain unablated. It may come with a small disclaimer warning. The size after conversion may differ from the original GGUF.

Those interested are welcome to download and test it.

https://t.co/5dkEvsMXz4

[iroha Lab @iroha_ai_lab]

@geekbb node 都不会装的人就别研究 docker 了吧

[Arena.ai @arena]

Exciting news: Qwen3.8-27B by @Alibaba_Qwen just landed in Code Arena: WebDev at #9 overall with 1595 pts. It is the only model in its size class in the top 10, and also reshapes the Pareto Frontier!

It is only 6 ranks behind the much larger Qwen3.8-Max. For scale: Gemma 4-31B which was released back in April sits at #80.

Congrats to @Alibaba_Qwen on the release!

See thread for more highlights on Qwen3.8-27B.

[雪瑜 @xueyu1125]

昨天推荐的Qwen3.8-27B 社区优化版模型，没想到收到真么多人的喜欢

今天又整理了四个，主要是大家可能更关心的越狱版本

1. . HauhauCS/Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP-GGUF 越狱版本+最强MTP优化，不输于昨天推荐的DFlash2的版本
2. 0bserverx/Qwen3.8-27B-Heretic-Abliterated-Uncensored-GGUF 如果你怕越狱后降智，可以优先考虑这个版本，给出测试结果降智相对较小
3. orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-MLX 这个是我装的预约版本，主要是针对Mac 苹果芯片做了优化
4. soyaakinohara/qwen3.8-27b-abliterated-3.69bpw-12GB-MTP.gguf 最后这个是小显存玩家的首选了

[iroha Lab @iroha_ai_lab]

@luckytantanfu @AmpCode 参与抽奖，想体验一下。

[九原客 @9hills]

Qwen3.8-27B 本地部署指南

1. Q4 基本没有质量损失，甚至可以用Q3
2. 用Unsloth的GGUF。
3. 思考开low就行了。
4. 开 dflash2

[karminski-牙医 @karminski3]

放个预告，正在给大家准备大横评，包含：
Qwen3.6-27B
Qwen3.6-35b-A3B
Gemma4-31B
Gemma4-26B-A4B
Gemma4-12B
GPT-OSS-20B
Qwen3.8-27B.

每个模型会测试3bit,4bit,5bit,8bit.

然后 Qwen3.8-27B 还会测试 --reasoning-effort minimal|low|medium|high|xhigh|max 6档思考强度。

给本地部署爱好者一个全量参考。解答几个问题，比如：

Qwen3.8-27B 3bit 量化会比 Qwen3.6-27B 4bit 量化强吗?
Qwen3.8-27B 几个思考强度差距大吗?
Qwen3.8-27B 断崖领先吗?
Qwen3.8-27B Agent 能力怎么样?
这些用哪个写代码最好?

目前正在用本地的Apple M2 Ultra + 租了个H100正在测。应该本周能发出来。

[iroha Lab @iroha_ai_lab]

@PSY17190258 @caizhenghai fnmdp 第一天开始没墙的时候也用不了 经典受害者有罪论

[iroha Lab @iroha_ai_lab]

@Vincent_AINotes 你的任务是先搞明白啥叫输入 啥叫输出

[iroha Lab @iroha_ai_lab]

@mizorewww 同感，不知道都是什么人在吹 grok，反正 grok build 用下来体验让我彻底解毒... 不过其实我觉得搜索还行，至少速度快； GPT 搜索我个人理解是包起来了，没法单独拆个 web_search 出来？可能写个插件可以

[iroha Lab @iroha_ai_lab]

@claudeebum 请问你是什么配置，大概速度多少，谢谢

[实践哥MinLi @MinLiBuilds]

Qwen3.8-27B 这个 Dense 模型，是驴是马。

消费级显卡，完全体非量化，带视觉，塞进 Claude Code，最高档

随口一句：

“用 three.js、SVG 做鸽子骑自行车，做 4 个版本；再做 3 个电风扇动画，最后全部塞进一个漂亮的卡片展示页。”

没设计稿，没详细规格。内含一个 4+3+1=8 的数学题。

结果 设计、动画、代码、页面整合全自己补完了，做出来的效果无敌。

之前 benchmark 里我测到 Qwen3.8-27B 单路大约 50tok/s。

实际 Claude Code 干活会比这个慢一些——因为我把 context 开得更大，长上下文下 prefill、KV Cache 和整个 Agent 工作流都会带来额外开销。

Qwen3.8-27B，牛逼 Plus。🔥

开源地址： https://t.co/tnNNErrA5o

[iroha Lab @iroha_ai_lab]

@MaxForAI @0xkydo 直接说 M1 Pro 能跑多少 t/s

[iroha Lab @iroha_ai_lab]

@SuzunamiRei 虽然发现是这样，但想问 Cursor Ultra 和 SuperGrok Heavy 的 Grok Bot 额度是共享的？还是分两个号？

[iroha Lab @iroha_ai_lab]

@yifanxu_ephai srds... 一直听说，但 gemma4 出来以后才第一次觉着可用，之前的都感觉很蠢（当然可能还是我配置低，参数精度都不能选高）

[iroha Lab @iroha_ai_lab]

说实话以前很看不上阿里做的东西，qwen 3.5 我也试过当时感觉不怎么样...

这次 3.8 还真的有点东西，虽然本地速度不算快，但基本上可用了，有没有 opus 我不好说，但感觉确实差距不大

[铁柱AGI @cgnot996]

🎉Grok App v0.2.18 发布啦～

距离上一次和各位汇报更新内容已经过去了 10 天。

这 10 天高强度高密度合并了 56 个 PR，修复关闭了 25 个 Issues。

现在稳定很多了，仓库的 Star 也接近 850 了。🌟

令我意外的是，有同学从 Codex 彻底迁移过来，有点受宠若惊的感觉。😯

本来以为给 Grok Build 套个壳能有多难，结果发现几乎没有 2 点前睡过。

不过累也有回报，这个 Build in Public 的过程让我结识了很多志同道合的同学。

🙏也感谢这些同学一直以来的支持，不管是反馈问题还是优化提 PR，我就不一一艾特了，有提过 PR 的可以来评论区打卡～

在官方还没发布 Grok 桌面端之前，这依然是你能找到体验最好的桌面端，欢迎体验。

开源地址：
https://t.co/YrXbLhxNts