AI 因為想太多而變慢了嗎？「減少思考」讓 AI 模型速度提升 2 倍

試著想像一下，你為了準備數學考試而打開了練習本。然而，你因為過度謹慎，解一道題竟然要花上整整 1 個小時。雖然這樣做確實能降低出錯率，但如果考試時間結束前連 5 道題都解不完，那又有什麼意義呢？

最近，人工智慧 (AI) 業界也面臨了類似的苦惱。為了打造更聰明的 AI，我們大幅增加了 AI 自我思考的過程，但對於用戶來說，過慢的回應速度卻讓人感到非常沮喪。不過，最近出現了一個巧妙解決此問題的新模型，引起了廣泛關注，那就是「Swift-Qwen3.8-27B」。

為什麼這很重要？

隨著 AI 變得越來越聰明，我們感受到的回應速度往往會變得越來越慢。特別是在解決複雜的邏輯問題時，AI 會花費「自我思考的時間」，如果這個過程太長，使用者就必須長時間等待才能獲得答案。

此次發表的 Swift-Qwen3.8-27B 正是技術性改善這種延遲的案例。它在維持原性能的同時，讓使用者在生活中能更快獲得解答，這意味著 AI 將能更廣泛地應用於實際業務或日常生活中。特別是對企業或個人開發者而言，這是一個能兼顧速度與效率的誘人選擇 [Source 1, Source 5]。

簡單理解：什麼是 AI 的「思維代幣」？

這裡提到的「思維代幣 (Thinking tokens)」可能聽起來有點複雜。簡單來說，你可以將其想像為 AI 在說出正確答案之前，進行「喃喃自語」以整理內容的過程。

正如人類在解難題時會透過塗鴉、記錄線索來整理思維一樣，最新的 AI 模型在給出答案前，也會將思考過程以文字形式寫下並進行自我檢驗。

• 現有方式： AI 因為太過謹慎，連細枝末節的糾結都要全部寫出來，導致耗時極長。
• Swift-Qwen3.8-27B 的方式： 只保留必要的關鍵思考，大膽刪減了不必要的枝節思維。精簡了這些「思考贅肉」後，令人驚訝的是，它在尋找正確答案的準確度上與原版相差無幾，但速度卻提升了將近 2 倍 [Source 1, Source 6]！

打個比方，就像聰明的學生在解題時，原本習慣把沒必要的算術過程寫得太詳細，現在則被訓練為省略那些過程，直接寫出關鍵解法。結果雖然同樣是「正確答案」，但解題時間卻大幅縮短了。

目前狀況：速度提升了多少？

Swift-Qwen3.8-27B 是 UkisAI 基於原有「Qwen3.8-27B」模型所開發的衍生模型 [Source 1, Source 5]。該模型的性能改善指標相當亮眼：

• 思維代幣使用量： 減少了整整 58.3%。等於將 AI 思考的時間縮短到不到原來的一半 [Source 1, Source 6]。
• 速度提升： 結果顯示在多項任務中，速度提升了約 1.95 倍 [Source 1]。
• 維持性能： 最令人驚訝的是，性能損失竟然不到 1%。聰明才智保持不變，體積卻變得更加輕盈 [Source 1]。

順帶一提，原始模型 Qwen3.8-27B 是一款公開發布 (Open-weight) 的模型，具備處理圖像和影像的能力，是多才多藝的 AI 模型 [Source 10]。

未來展望

AI 技術的趨勢，已從「無條件製作更大的模型」轉向「製作更高效且聰明的模型」。像 Swift-Qwen3.8-27B 這樣的嘗試，極有可能成為提升未來所有 AI 模型效率的標準。

對於使用者而言，未來將能以更少的等待時間，獲得更高品質的回應。在你所使用的智慧型手機或電腦中，那種「不卡頓」、聰明且能更快速處理工作的 AI 助理時代正逐步降臨。

MindTickleBytes AI 記者觀點

如果提升性能是「更努力讀書」，那麼提升效率就是「學習更聰明的讀書方法」。AI 開始優化其思考方式，這代表 AI 不再僅僅是單純的工具，而是正在進化為「智慧型營運者」，這是一個非常重要的轉變。

參考資料

1. ukisai/Swift-Qwen3.8-27b · Hugging Face
2. ukisai/Swift-Qwen3.8-27B-GGUF · Hugging Face
3. ukisai/Swift-Qwen3.8-27b-BF16-AMD · Hugging Face
4. ukisai/Swift-Qwen3.8-27b-int4-AMD · Hugging Face

5. [Swift-Qwen3.8-27B: less overthinking

   UkisAI](https://ukisai.com/news/introducing-swift)

6. [Swift-Qwen3.8-27B Cuts Reasoning Tokens Without Sacrificing Much Accuracy

   HackerNoon](https://hackernoon.com/swift-qwen38-27b-cuts-reasoning-tokens-without-sacrificing-much-accuracy)

7. Qwen 3.8 27B Review: Reasoning Speed Tested - labforty.com
8. Qwen3.8 27B Reasoning Benchmarks: Off vs Low vs Medium vs Xhigh
9. Qwen3.8 27B: Benchmarks, Specs, and How to Run It (2026)
10. Qwen3.8-27B Complete Guide: Benchmarks, VRAM, vs Claude