用户本地跑Qwen 3.8 Flash Next处理隐私数据

2026年10月27日，AGI Hunt 报道了一位英国 MSc 论文模块管理者的实测：他在本地以 opencode 搭配 vLLM 后端运行 Qwen 3.8 Flash Next，处理含学生姓名、邮箱等隐私信息的匹配工作。按其说法，该方案速度明显快于 codex，质量上他并不认为比 GPT 5.6/codex 差。数据以只读方式输入 Docker 沙箱，全程无需上传云端，即可满足 GDPR 要求。他还表示，若不是 VRAM 短缺，让每人本地跑一个 64–128GB 显存的 LLM 就是未来。该报道为单人使用体验，未给出具体测速与评测数据。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。