根据作者的研究，小模型在作为Agent时的表现如何？他提供了一张能力天梯图，并得出结论：Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL是当前最推荐的版本。在关键配置方面，针对不同场景的推理强度，作者建议在Agent任务时将reasoning_effort设置为低，而在编写代码时提高到中等或高。这一细节对小模型在有限计算资源下的表现至关重要。值得注意的是，Mac用户可以看到，作者实测MLX在使用MTP时比llama.cpp更快，因此在苹果设备上更倾向于选择MLX。

为了确保测试结果的可靠性，所有模型都在统一的环境下使用单卡H100 NVL与最新版本的llama.cpp进行评估，这种基准设置使得天梯排名具备可比性，而非随意拼凑的数据。最后，作者表示如果有其他模型评测的需求，欢迎留言，他会继续进行测试。目前这条动态的浏览量达到了1600次。

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