进行了一项实验，测试最初为 Qwen-3.6 设计的 ThinkingCap LoRA 模型应用于 Qwen 3.8 时的兼容性。尽管架构相似，但使用提示生成骑自行车的鹈鹕的 SVG 来评估 LoRA 的有效性。初步结果表明，LoRA 降低了 token 数量和输出细节，同时保持了可比的质量，更高的强度会导致 token 进一步减少，但输出质量会下降。 AI
影响 这项研究探讨了 LoRA 在不同模型版本之间的兼容性，可能为未来的微调策略提供信息。
排序理由 该集群描述了一个将 LoRA 模型应用于不同基础模型版本的实验，属于研究范畴。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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