Der Reddit-Nutzer Forward_Jackfruit813 schildert, dass Qwen-Coder-Next in der Q5-Quantisierung bei ihm sowohl im realen Einsatz mit dem Tool „opencode" als auch in synthetischen Benchmarks das Qwen3.6 27B Dense-Modell in Q8 klar schlägt. Dies widerspricht der verbreiteten Community-Einschätzung, die dem 27B-Modell eine deutliche Überlegenheit attestiert. Der Nutzer betreibt die Modelle auf einer 96-GB-Variante einer Strix-Halo-Maschine unter llama.cpp und gibt an, die empfohlenen Einstellungen der jeweiligen Model Cards zu verwenden. Er hat mehrere Varianten des 27B-Modells getestet, darunter auch die von Unsloth veröffentlichte MTP-Version. Auch das 35B-A3B-Modell schneidet in seinem Setup schlecht ab. Als mögliche Ursache spekuliert er über Inferenzgeschwindigkeit oder suboptimale Hardware-Konfiguration, ist sich aber unsicher. Die Diskussion wirft die Frage auf, ob offizielle Benchmarks primär GPU-basierte Setups widerspiegeln und auf Unified-Memory-Plattformen nicht übertragbar sind.