Der Reddit-Nutzer /u/DerTomsn hat auf r/LocalLLaMA einen Community-Benchmark veröffentlicht, der Qwen 3.8 27B und Qwen 3.6 27B auf der oMLX-Plattform direkt gegenüberstellt. Die vollständigen Ergebnisse sind auf llm-bench.io einsehbar und decken verschiedene Hardware-Konfigurationen sowie unterschiedliche Quantisierungsstufen ab. Das auffälligste Ergebnis ist das extreme Missverhältnis zwischen Qualitätsgewinn und Ressourcenverbrauch: Während die Qualitätswertung von 81,1 auf 87,7 Punkte steigt – ein relativer Zuwachs von rund 8 % –, explodiert die Zahl der Output-Tokens von 18.000 auf 78.000, also auf mehr als das Vierfache. Die Laufzeit verlängert sich dadurch von knapp 9 Minuten auf fast 45 Minuten, was einer Verfünffachung entspricht. Gleichzeitig sinkt der Durchsatz von 35 auf 29 Token pro Sekunde, was auf ein rechnerisch aufwendigeres Reasoning-Verhalten von Qwen 3.8 hindeutet. Das Modell scheint deutlich mehr interne Denkschritte zu erzeugen, bevor es eine Antwort ausgibt – ein typisches Merkmal von Thinking-Mode-Architekturen. Für Anwender, die Modelle lokal auf Apple-Silicon oder vergleichbarer Hardware betreiben, ist dieser Trade-off besonders spürbar, da lange Laufzeiten direkt die Nutzbarkeit im Alltag beeinflussen.