# LLM

Qwen 3.8 27B 是可在筆電上跑的 27B 開源視覺模型，基準看起來很強，但預設推理深度太高，會為簡單題目想太久。關掉或調低推理後仍然好用，視覺框選與寫程式 Agent 都有表現，瓶頸是速度。

Andrej Karpathy 花四小時用 LLM 打磨一篇文章的論點，覺得超有說服力，結果叫 LLM 反駁就被徹底擊潰。LLM 的 sycophancy 是真實的陷阱，但反過來利用也是 alpha。

SemiAnalysis 認為，agentic coding 也可能像 disaggregated prefill 一樣，把 planning 與 execution 分開處理。若 spec 寫得夠好，較便宜的模型或許就能負責 execution，降低成本。