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Qwen3.5 122B 实测：用户称其超越 Qwen3.6 27B，本地部署接近前沿

Qwen3.5 122B 在本地部署中表现惊艳，用户称其实际效果超越 Qwen3.6 27B，甚至接近前沿模型。

REDDIT LOCALLLAMA
Qwen3.5122BQwen3.627B
成长分 / 100 64 综合收获、行动、留存与影响

为什么值得读了解 Qwen3.5 122B 在量化条件下的实际表现与用户真实反馈

获取本地部署大模型的选择参考，特别是与 Qwen3.6 27B 的对比

关键洞察
  1. Qwen3.5 122B 在 4 位量化下表现优于 Qwen3.6 27B 8 位量化
  2. 用户认为 Qwen3.5 122B 是本地使用中唯一感觉接近前沿的模型
  3. 该模型与 Pi Coding Agent 配合使用效果良好，已用于构建应用
转成行动

深入阅读

正文与原文对照

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讨论精选

nomorebuttsplz (0↑): 我很震惊，Qwen 3.5 122b 在 4 位量化下竟然比 Qwen 3.6 27b 在 8 位量化下愚蠢那么多。天壤之别。

tylercamp (0↑): 你启用了 preserve_thinking

吗？

Jorlen (0↑): 我也更喜欢 Qwen 3.5 122b，甚至超过 Qwen 3.6 27b。我不在乎基准测试；我在乎实际效果，在测试了大量模型后，这个是我目前最喜欢的。这是我唯一在本地使用过且感觉接近前沿的模型。唯一的一个。我把它和 Pi Coding Agent 一起使用，已经用这个和 Qwen 3.6 27b 构建了几个应用。对我来说，它无可争议地戴上了王冠。 编辑：顺便说一句，我愿意用我的左蛋蛋换一个 Qwen 3.7 版本的这种模型，或者一个 Qwen 3.7 50-70b 的密集模型。拜托了，阿里巴巴！让它成真吧！