明明只是 27B，却用 390 万条代码做专项后训练，思考长度砍近一半，LiveCodeBench 小集 83→90。
核心亮点：
🔹蒸馏对齐 Opus 5.5 / GPT-6 Astra / Grok 4.7 / DS V4 Pro
🔹EfficientThink 压缩空转推理，专治「有答案仍写到 94K」
🔹SFT + RLOO + MTP 三重训练，再挂 DFlash2 投机解码
🔹作者同协议自测：GPQA 89.9%、MMLU 90%、LCB 90%，推理 token 中位数降 44%–53%
🔹Apache-2.0，GGUF Q4 约 18GB，24GB 卡能跑
快速部署只需 4 步：
1️⃣拉权重：http://huggingface.co/nerkyor/Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-Opus5.5-GPT6Astra-Grok4.7-DSV4Pro-K3-SFT-RLOO-MTP-DFlash2
2️⃣llama.cpp：llama-server -m Q4LynnStyle-MTP.gguf -c 409600 -ngl 99 --jinja --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 4
3️⃣要看图就加 --mmproj mmproj-Qwen3.8-27B-Q8_0.gguf
4️⃣要极速用 SGLang + DFlash2（和 MTP 二选一）
模型：https://huggingface.co/nerkyor/Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-Opus5.5-GPT6Astra-Grok4.7-DSV4Pro-K3-SFT-RLOO-MTP-DFlash2
基座：https://github.com/QwenLM/Qwen3.8