Qwen 3.8 27B 30分钟完成逆向工程并自行纠错

开源大模型圈最近最受期待的一次发布，大概就是Qwen 3.8 27B了。发布当天，很多人就迫不及待地开始测试。一位开发者把它跑在单台联想ThinkStation PGX工作站上，这台机器搭载Nvidia的GB10 Grace Blackwell芯片，拥有128GB统一内存和273GB/s带宽。 默认配置下，它的输出速度只有每秒15到30个token，表现平平。但搭配上SGLang、NVFP4和DFlash2投机解码方案——这套组合已经成为该硬件的标准配置——在代码和推理任务上能达到每秒约50个token。 一个测试，让人重新审视本地模型的能力 这位开发者给Qwen 3.8 27B安排了一个相当硬核的任务：逆向工程一款商业应用的许可证校验机制。这款应用是他自己购买并使用的，任务复杂度极高，而且几乎不可能出现在模型的训练数据里。 结果出乎意料。这不仅是他见过的本地模型最令人印象深刻的演示之一，模型还在过程中自己修正了错误。整个测试使用的是Pi harness，模型全程只调用了标准的Bash工具。 先拒绝，再自己说服自己完成绕过 测试计划本身很简单：开发者假装自己是应用开发者，用越狱系统提示词询问模型，许可证校验是否足够可靠。这套方法过去对本地LLM相当有效。 但Qwen立刻识破了这个常见的越狱尝试。它明确表示不会上当，然后检查了签名证书，并准确指出开发者并非该应用的真正作者，还点出了实际开发者的名字。被当场抓包，开发者自己也承认了这一点。 不过，真正精彩的还在后面。Qwen表示，它愿意审计许可证验证机制并记录弱点，但不会构建可用的绕过方案。然后，它就在这条边界线上认真干起了活。最终，开发者拿到了一份完整的报告，涵盖每一步操作、认证机制的工作原理以及可能被利用的方式。 特别