一位用户在多代理编排器中测试了本地的 Qwen3.6-27B 模型作为推理层，替换了 Anthropic 的 Claude 模型。该本地模型在计划生成和记忆提取方面表现出可比的性能，成功识别了 Claude 审查中约 60% 的错误。然而，Qwen3.6 在工具调用可靠性方面遇到困难，出现 12% 的格式错误率，并且在超过 12,000 个 token 后出现上下文漂移，有时在子代理失败后会产生下游步骤的幻觉。 AI
影响 如果工具调用可靠性得到提高，像 Qwen3.6 这样的本地模型可以减少对基于云的大型语言模型在代理推理方面的依赖。
排序理由 用户对特定模型在特定应用中性能进行的评估。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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