Qwen3.8-27B经RL后训练并发布MLA版本

2026年10月20日，X 用户 Rohan Paul（@rohanpaul_ai）转述了一项模型发布：一个基于 Qwen3.8-27B 的 RL 后训练模型在开源环境中完成训练，据称把 AA-Omniscience 上的幻觉率从 30.4% 降至 15.1%。同一来源称，发布方还推出了 MLA 版本，即把该模型 16 层全注意力层改为多头潜在注意力（multi-head latent attention），使每 token 内存占用从 64 KiB 降到 18 KiB，从而能在单张 GPU 上容纳更多或更长的会话。该来源进一步称，MLA 版本的压缩副本可放进单张 24 GB RTX 4090，上下文约为基座 Qwen 的 3.5 倍。上述数字与硬件适配条件均出自该转述，报道未提供独立验证或发布方原始说明。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。