10款编码Agent在Qwen 3.8 27B上的token与缓存复用对比

2026年10月30日，Reddit r/LocalLLaMA 发布一项测试：在 MacBook Pro M5 Max 上用 llama.cpp 运行 Qwen 3.8 27B Q4 模型与 llama-server，让 10 个编码智能体完成 5 项小任务，对比其 token 消耗与缓存复用情况。结果显示，各智能体之间的差异远超通过率本身：Pi 以 5/5 全部通过，且每题约消耗 9.2k token，为最省；Qwen Code 每题约消耗 107.9k token，为最费。报道称 token 消耗与缓存复用的差异明显大于通过率差异。目前该测试仅此一篇报道，尚无后续更新或与其他来源的交叉验证。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。