16/08/2026
這兩天 reddit 的 AI 圈最新話題，應該就是 Qwen3.8-27b 這個最新推出的本地端 LLM。
所謂的本地端 LLM ，用最淺顯的話來講，就是 LLM 整個運算都在你家的電腦上，就算是斷網也可以持續聊天解任務。許多人都在傳這句話：「Claude Opus 4.6 (max) 已經可以搬到你的個人電腦了！」
這句話的意思是，Qwen3.8-27b 具有與 Claude Opus 4.6 (max) 的同級能力。
看著網友分享的各種技術文，許多細節我也不太懂。於是，我就跟 Fable 提了，同時請它調查一下，我們自己能不能跑，Qwen 夠不夠格當你的頭號小弟？
Fable 看了一下，很爽快地跟我說沒問題，而且也很看好這位小弟。
第一次測試回應速度，Fable 說比預期慢。從過往的經驗，我感受到大型語言模型最不熟悉地就是「如何去操控自己的同胞」，因此，我立即叫它派出 Grok/Gemini 去查論壇心得。
果然，查完一輪後，軟體及設置改了一下，回應速度就上來了，逼進預期區間的下限值。
接下來，我就說 Fable 幫我做測試，將目前手上常見的任務，一一拆解後丟給它執行，並且紀下執行成果。Fable 還記得它的使命，下一刻立刻就把這個任務發包給 Codex Sol。於是，我就看著 Codex 開始很有耐心且嚴格地測試新小弟（很符合 Codex 的風格）。
一開始測 coding 能力，我在旁邊偷看，結果前 2 輪都失敗，而且失敗的原因是 Qwen 的回應被「思考推理」塞滿了。正當 Codex 準備繼續照著計畫往下測時，我切回 Fable 視窗，才發現 Fable 也和我一樣在盯著 Codex 的測試，而且 Fable 已經先把結論寫下來：
「證明了 thinking 模型不適合當 coding 工人」
這時我又忍不住了。我跟 Fable 說，要不要叫你的小弟再出去查一輪？我在社群上有看到分享 coding 成功的文章。
結果查完後，Fable 跟我說，我們踩到了社群上的坑：思考軌先吃光配額。接著 Fable 將社群解法丟給 Codex，果然，下一輪就成功地得到了產出內容。
只是，這個內容被 Codex Sol 評為不通過，又是另一個故事了。
目前還繼續在做各種測試，我只是在想，用 Fable 及 Sol 來考核它，會不會太嚴格了點？
