Swift-Qwen3.8-27B

Swift-Qwen3.8-27B 是 UkisAI 在 Qwen3.8-27B 上做的高效推理衍生。卡片在 ukisai/Swift-Qwen3.8-27b。Hugging Face API 于 2026-09-15 列出 152 likes、近月下载 459，管线 image-text-to-text，createdAt 2026-09-08，lastModified 2026-09-13。许可证名 swift-open-license-1.0。仓库 gated。基座是 Qwen/Qwen3.8-27B（finetune）。r/LocalLLaMA 热门在 2026-09-15 标题为 "UkisAI Swift-Qwen3.8-27B / -58.3% thinking, x1.95 speed"，556 赞。

卡片声称：思考 token 少 58.3%，均分损失 不到 1%，若干任务约 x1.95 速度。这些是厂商评测。我们没有复跑。

若要稠密基座，看 Qwen3.8-27B。若要更小的本地 flash，看 Qwen3.8-Flash-Next。若要另一款约 30B 开源闲聊，看 Muse Glimmer。

核心功能

• 更短思维链：卡片说惩罚会触发过度思考的推理标记 token，并吸收 BottleCap AI ThinkingCap-Qwen3.6-27B 的迁移成分。
• GPQA-Diamond（卡片，xhigh）：基座 88.38% / 15,014 均 token，Swift 88.28% / 8,855。中位数降幅写 58.3%。
• LiveCodeBench v6（卡片）：Swift 81.55% 对基座 76.76%，token 更少。
• AIME 2026（卡片）：Swift 94.00% 对基座 98.67%。token 少了，竞赛数学丢分。
• 部署：BF16，vLLM 0.27.1，Qwen3 parser，上下文 262,144，thinking xhigh。采样：temperature 1.0，topp 0.95，topk 20。
• 研究 API 免费：https://ukisai.com/api/swift/v1，模型 id swift，key 填 none。

局限：152 likes 是热度，不是审计。卡片 gated。年经常性收入（含关联方）超过 100 万美元 的商业使用需要 Swift Enterprise License。INT4 行用了不同设置和更短的 AIME 上限。BF16 仍是 27B 级机器。

规格

适用场景

• 本地已经能跑 Qwen3.8-27B，想保住 xhigh 分数、少花思考 token。
• 看到 r/LocalLLaMA 556 赞帖，需要把 AIME 掉分说清楚。
• 要竞赛数学峰值 的人，应留在基座。

快速开始

1. 在 ukisai/Swift-Qwen3.8-27b 接受 gate。
2. llama.cpp 用 ukisai/Swift-Qwen3.8-27B-GGUF。
3. 或研究用途调用 https://ukisai.com/api/swift/v1，模型 swift。
4. vLLM 按卡片：--reasoning-parser qwen3，max len 262,144。

第一方资源：模型卡 与 ukisai.com/products/swift。

常见问题

这是带 LoRA 的 Qwen3.8-27B 吗？

卡片是 Qwen3.8-27B 的 finetune。量化行比较的是同一量化基座加不加 Swift adapter。

公司能免费商用吗？

个人、研究、教育、评估，以及含关联方 ARR 不超过 100 万美元的商用免费。超过要联系 UkisAI。

Swift 能打过基座的 medium 吗？

GPQA-Diamond 上，卡片说 Swift xhigh 接近 xhigh 精度、token 大约一半，大约是基座 medium（84.14%）的两倍 token。

替代方案

• Qwen3.8-27B：没有 Swift 许可证门的稠密基座。
• Qwen3.8-Flash-Next：更小的本地 flash。
• DeepSeek-V4-Flash：不想自托管 27B 时的托管 flash。

使用技巧

1. 不要把 58.3% 中位数当成万能加速。它是卡片上 GPQA-Diamond xhigh。
2. 除非自己复测，保持 temperature 1.0、top_p 0.95。
3. 分清 GGUF 和 BF16。混合 W4A16 是另一张表。