Qwen3.6-35B-A3B-Escha-W2 (EschaLabs)

独立证据与社区反馈

9 个独立来源 · 另 1 官方/转载最近验证 2026-08-05

Escha-W2 量化在单张消费级 GPU 上保留 ~100% FP8 性能、跑到 225 tok/s，部署门槛低；但模型在写不熟悉的代码时容易出 eager error、重复输出，需要人工引导，社区口碑两极分化。

• 12.3GB 磁盘占用，可跑在单张消费级 GPU 上（RTX 4090）
• 单流生成 ~225 tok/s，推理速度可观
• 2-bit 量化仍保留 ~100% FP8 基准性能
• 提供 OpenAI 兼容 HTTP API，本地部署接入方便
• 上手快——有人在 RTX 5090 上几分钟就跑起来了
• 可与 VS Code + 本地 OpenAI API 端点配合使用
• 有人引导时能做 agentic coding，效果不错
• 在同尺寸开源模型中处于智力第一梯队

• 在某些配置下会无限重复输出，难以正常完成代码编辑
• 遇到不熟悉的代码容易出 eager error，几次调用就能破坏企业级代码库
• 不擅长探索代码库和制定计划，需搭配能消化全量上下文的模型
• 比 Claude 更挑剔/不稳定，需要较多人工引导
• 输出非常冗长（very verbose）
• 在同尺寸开源模型中价格偏高
• 存在使用错误版本（未固定 layers）导致体验差的情况
• benchmark 在知识和技能维度上明显弱于部分竞品

• 社区实测Escha Labs on X: Escha-W2 quantization announcement
• 独立评测Escha-W2 on Interfaze
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可信度基准保留 FP8 100.2%，HumanEval+ 92.07，MATH-500 93.8