都是 27B 的 Qwen3.8-27B、Terminal-RSI、AREX-2，我该下哪个？

三个是同一个底座的不同微调，显存档位完全一样，差别只在训练方向：要通用对话选底座 Qwen3.8-27B，要终端 Agent / 递归自改进选 Terminal-RSI，要深度研究 / 工具调用选 AREX-2。

先说清一个前提：这三个不是三个平行的模型，是同一个底座的不同微调。站内 Qwen3.8-27B（2026-09）是底座，Terminal-RSI-27B（2026-10-21 建库，HF 标签 terminal-agent / reinforcement-learning / 递归自改进）和 AREX-2（2026-09-29 建库，HF 标签显式写了 base_model:finetune:Qwen/Qwen3.8-27B）都是在它上面训出来的。『同底座』这个判断是本站按官方 config.json 的常数完全一致（64 层 / 16 层全注意力 / 4 KV 头 / head_dim 256 / 262144 上下文）加上 HF 的 base_model 标签推出来的——是强推断、不是 100% 官方背书，所以三条模型页的 summary 里都如实写了。

因为底座一样，显存的账完全一样，这也是选它俩最容易误会的地方：Q4 权重都约 16G，KV 每 4K 都 0.25G（48 层线性注意力不存 KV），原生上下文都 262K，24G 卡装 Q4 之后能开几十 K。所以『选哪个』从来不是显存问题，是任务问题——显存上它俩和底座一模一样，没有谁更省。

按任务分：要一个什么都能聊、中文强、最稳的通用底座，下 Qwen3.8-27B；要写终端脚本、做递归自改进类的 Agent，下 Terminal-RSI-27B（HF 定位就是 terminal-agent + 强化学习）；要做深度研究、大量工具调用，下 AREX-2（HF 定位是 deep-research / Agent）。三个都带视觉塔（多模态），用 llama.cpp 跑要另外配 mmproj 视觉文件。

一句诚实话：这三条站内目前都没有本站或他测的本地速度，速度一律按容量表推算 ±30%，别把任何一条的『快』当实测。到底哪个在你的任务上更快，要等本站跑分或社区的同一硬件对比日志才能定，现在谁都说不了。