Artificial Analysis 公布了 Qwen 3.8 27B 的评分，结论就是完全可以在本地部署，驱动 AI 智能体应用，超过了上一代的闭源模型 Qwen 3.7-Plus，整体得分 52，和 GPT-5.6 Luna (max) 同分，就比 GLM-5.2 (max) 和 DeepSeek V4 Pro 0813 (max) 低一分，要要知道 DeepSeek V4 Pro 0813 有 1.4T 个参数。

在 Agentic Index 基准上更是排名第六，得分 51分，甚至超过了 DeepSeek V4 Pro 0813，说实话有点不敢相信。

能力这么好的原因可能它是一个 Dense 模型，而非 MoE 的模型，虽然 4bit 量化版本只要 17GB，但对于本地设备要求还是挺高的，尤其内存带宽要高，否则推理速度很慢，再加上 Qwen 3.8 27B 一大“缺点”就是思考过度，更加影响推理速度。
作为一款多模态模型，在 MMMU-Pro 基准上排名第六，表现也很好。

整体上来说，Qwen 3.8 27B 对本地设备要求较低，性能也很能打，完全可以配合AI编程智能体使用，说实话确实值得考虑。