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Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-Opus5.5-GPT6Astra-Grok4.7-DSV4Pro-K3-SFT-RLOO-MTP-DFlash2 在 Qwen3.8-27B-EfficientThink-SFT-SimPO-DFlash2(官方 Qwen3.8-27B 经 SFT + SimPO 后训练得到的模型)基础上继续做多轮 SFT 与 RLOO 后训练,专治原版「已有答案却停不下来、写满 94K 也不给最终答案」的问题。本仓库

Qwen3.6-27B-DSV4Pro-Thinking-Distill 这个 27B 蒸馏模型族是 Lynn Agent 当前推荐的端侧推理模型来源。桌面/本地运行请优先使用 GGUF sibling repo，Lynn v0.85.6+ 默认推荐 Qwen3.6-27B-DSV4Pro-Distill-MTP-Q5 K M-imatrix.gguf 。 下载 Lynn Agent：GitHub Releases（当前桌面/CLI 发版：v0.85.6）

Step-3.7-Flash GGUF 量化版本 Step-3.7-Flash 是一个稀疏专家混合视觉语言模型，专为智能体工作负载设计，包括工具调用、多步推理、代码生成和数学运算。支持原生多语言覆盖。 198B 参数稀疏 MoE 视觉语言模型，每个 token 激活约 11B 参数，吞吐量最高可达 400 t/s。配备 196B 参数语言主干和 1.8B 参数视觉编码器，支持原生图像理解。提供 256K 上下文窗口，可选择三种推理级别（低/中/高）以平衡速度、成本和深度。