众多新模型中决策艰难，Qwen3.5 27B与35B-A3B性能对比详解

快速阅读： Qwen3.5同时发布了27B稠密模型和35B-A3B的MoE模型，引发社区关于“哪个更好”的激烈讨论。简单结论是：27B更聪明但更慢，35B-A3B快5倍但“智商”约等于10B稠密模型。16GB显存用户两边都够呛。

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这两天模型发布的密度让人喘不过气。有网友说“模型真是下雨一样往下掉”，倒也形象。

先说结论：27B稠密模型在智能水平上确实更强。但问题来了，有人在RTX 3090上测出的数据是：35B-A3B跑100 t/s，27B只有20 t/s。五倍的速度差距，足以让很多人重新考虑“更聪明”到底值多少钱。

社区里流传着一个估算MoE模型智能水平的公式：√(总参数 × 激活参数)。按这个算法，35B-A3B大约相当于10B稠密模型的智力水平。有观点认为这个公式源自2023年Mixtral时代，现在的MoE架构已经进化太多，公式越来越不准了。但即便往乐观了估，35B-A3B也就是个20B的水平，还是比27B差一截。

有人提了个有意思的视角：如果你的主要时间花在等待工具调用返回结果，或者花在给模型打补丁、写各种guardrail上，那速度优势就被抵消了。这话说得挺实在。

关于MoE为什么“亏”参数，有网友解释得很清楚：稠密模型整个网络都参与计算，参数之间能产生复杂的干涉模式；MoE每次只激活一小部分专家，虽然“虚拟网络”更大，但失去了那些干涉效应。某种程度上，thinking模式可能对MoE更友好，因为推理过程给了模型机会去调用更多专家。

硬件配置方面的反馈比较现实。有网友在RTX 5080 16GB显存上跑27B的Q4_K_M量化，只有7 t/s出头，手动分配55层到GPU后勉强拉到13.5 t/s，但上下文必须限制在16K。还有人直接说“16GB显存对这俩模型都不太友好”。

有观点认为16GB显存大概只能跑“90 IQ”难度的任务，24-32GB才是正常人类智能水平。虽然是“napkin math”，但这个直觉可能没错。

一个4060笔记本用户分享了自己的配置：8GB显存加32GB内存，跑35B-A3B的MXFP4量化，64K上下文能到29 t/s。这说明MoE在混合offload场景下确实有优势，因为每次只需要把激活的3B参数搬进显存。

有个常见误解需要澄清：MoE并不是每轮对话选一次专家就完事了。每一层、每一个token都在重新路由。Mixtral论文里那张彩色的专家激活图应该能说明问题。

最后一个数据点：有测试显示27B与122B-A10B的差距，比27B与35B-A3B的差距还小。稠密模型的效率优势在这个参数规模上体现得很明显。

简评：

16GB显存用户今天的处境，像极了站在奶茶店发现中杯大杯都超预算的人。 27B太聪明但跑不动，35B跑得欢但不够聪明，两边都是将就。有人说“16GB只能跑90 IQ任务”，虽是玩笑，却戳中真相：不是模型不够好，是你的显卡配不上你的野心。 最讽刺的是那个4060笔记本用户的方案——8G显存+32G内存跑MoE，等于承认显卡已经沦为配角。当模型像雨点一样砸下来，真正的焦虑不是“选哪个”，而是“我的硬件还能撑多久”。显存焦虑，才是这个时代的新型消费主义陷阱。

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