r/LocalLLaMA· 教程· 2026年10月24日 18:07

Qwen3.8 27B 在 3090 本地韩文 RAG 评测中与 Opus 5.5 基本打平

原标题：qwen3.8 27B on my 3090 basically tied Opus 5.5 on a Korean RAG benchmark, which I did not expect

作者在 3090 上用 Allganize 韩文 RAG 集（300 题、64 份 PDF）测试本地 RAG，qwen3.8 27B 开思考得 77.3%，与 Opus 5.5 的 76.6% 按 McNemar 检验（p=0.82）视为打平，Opus 评审时两者为 80.6% 对 80.3%。Opus 的 70 次失败中仅 25 次是模型问题，22 次是扫描图片无文字层、23 次是检索未命中；BM25 分词从空白切分换成韩文形态学分词器后 hit@5 从 56% 升到 80%，gpt-oss 20B 把 token 上限从 1024 提到 8192 后从 57.5% 升到 69.6%。KRAFTON Raon-1 mini preview（30B MoE，约 4B 激活）约 74-75%、3090 上 96 tok/s，但 temp 0 开思考时在 320 题中有 16 题陷入循环。脚…

为什么值得看

作者用同一题集和双评审实测本地 RAG，给出分差区间、失败归因和检索分词差异，方法可复用到自己的韩文文档评测。

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事件综述

Qwen 发布 Qwen3.8-27B 原生视觉语言模型，后续社区评测显示其韩文 RAG 表现亮眼

2026-10-18，Qwen 发布 Qwen3.8-27B，称其为 Qwen 开源模型家族迄今最强一代。该模型是基于 Qwen3.5 架构的 27B 稠密原生视觉语言模型，支持图像和小时级视频理解，原生上下文 262,144 tokens，可扩展至 1,000,000 tokens；思考模式默认开启，可按请求关闭；Agent 执行与编码能力提升，兼容 Transformers、vLLM、SGLang 等框架。2026-10-24，r/LocalLLaMA 出现后续进展：一位作者在单张 3090 上，用 Allganize 韩文 RAG 评测集（300 题、64 份 PDF）测试本地 RAG，qwen3.8 27B 开启思考模式得分 77.3%，与 Opus 5.5 的 76.6% 经 McNemar 检验（p=0.82）视为打平；改用 Opus 作评审时两者分别为 80.6% 和 80.3%。分析发现 Opus 的 70 次失败中仅 25 次是模型问题，22 次源于扫描图片无文字层、23 次是检索未命中；BM25 分词从空白切分换成韩文形态学分词器后 hit@5 从 56% 升至 80%，gpt-oss 20B 在 token 上限从 1024 提到 8192 后得分从 57.5% 升至 69.6%。同帖还提及 KRAFTON Raon-1 mini preview（30B MoE、约 4B 激活）约 74-75%，在 3090 上达 96 tok/s，但 temp 0 开思考时在 320 题中有 16 题陷入循环。目前事件为：官方发布模型，社区完成独立评测。