OrcaRouter 推出 OrcaSAQ-2 27B。这是一款基于 Qwen3.8 的高保真混合精度量化模型，专为长时程智能体设计。

核心数据：
•体积从 55.59 GB 压缩至 12.06 GB（缩小 78.3%，约 4.61 倍）

•精度 3.21 bpw，Top-1 一致性 93.2%
•SWE-bench Verified：70.0
•Terminal-Bench 2.1：58.4（接近 Claude Sonnet 4.6 + Claude Code 的 58.5%）
•支持 262K 上下文

该模型面向编程、终端、浏览器、安全及多工具智能体场景，在同类规模模型中具备较高的智能体能力密度，可轻松本地部署。

OrcaSAQ-2 采用敏感性感知混合精度量化技术，优先在关键位置分配比特，以在激进压缩下尽可能保留智能体长链条决策能力。