用免费的 BambooNode (https://bamboonode.dev) 的 27B AutoThink 做了几轮自定义测试，共 41 题，答对 37 题： 

简单图形：3/3
网络照片、多图比较：10/10
英文列车信息牌 OCR：8/8
清晰中文图片：12/12，包括繁体菜单、价格加总、地铁出口和道路方向
模糊压缩后的中文菜单：4/8，主要错在小数字识别及后续计算

亮点：一次请求可处理多图、多问题；清晰中文 OCR 和表格对应表现不错。三图十题服务端约 392 ms，但强制思考的中文十二题约 8.7 秒。注意这是服务端耗时，不含网络传输。 
短板：AutoThink 不保证纠错，出现过首次判断方向正确、思考后反而改错。不过错题置信度普遍较低，适合设置阈值回退，不能只看最终选项。 
对比 Jev：两者都面向结构化决策，但 StartLux 的看点是开放权重、可本地部署、图文输...