In der r/LocalLLaMA-Community kursieren Benchmarks zu Qwen3-27B mit Multi-Token-Prediction (MTP), die unterschiedliche Akzeptanzraten je nach Aufgabentyp zeigen: Faktische Aufgaben erzielen 62–70 %, Code-Generierung hingegen 79–89 %. Der Post-Autor /u/Substantial_Step_351 argumentiert, dass Tool-Calls strukturell eher im faktischen Bereich oder darunter anzusiedeln sind — bedingt durch constrained Formate, strukturierten Output und geringere Vorhersagbarkeit im Vergleich zu reiner Code-Generierung. Das Problem: Bei dichten Tool-Calling-Sequenzen in agentischen Flows könnte der Prefill-Processing-Overhead (PP) den Token-Generation-Gewinn (TG) von MTP konsistent auffressen. Die Diskussion ist offen — der Autor fragt explizit nach praktischen Erfahrungen aus produktiven agentischen Pipelines, ohne selbst eine abschließende Antwort zu liefern.