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Qwen3.6 27B
Qwen コーディングエージェント日本語画像入力長文
パラメータ
27.8B
dense
いちばん小さい量子化
14.9GB
MLX 4bit
KV キャッシュ(8K・FP16)
0.50GB
公称コンテキスト 256K
乗るスペック
50/ 64
クラスタ構成を含む・8K
コンテキスト長と必要メモリ
横線は各スペックの利用可能メモリ。線より下なら乗る4bit 前後6bit 前後8bit 前後16bit各ビット帯でいちばん小さい量子化・KV FP16
スペックごとの推定速度
decode tok/s・8K・乗る構成だけ・推奨量子化Qwen3.6 27B は、作業ごとにどのくらいか
- AIエージェント中位級(Claude Sonnet 5.5・Claude Sonnet 5 と同じくらい)。勝つ確率: Claude Opus 5.5 に 26%・Claude Sonnet 5.5 に 22%・Claude Haiku 5.5 に 54%(1 ベンチ・比べた相手 5 モデル)
- コーディング軽量級(Gemini 3.5 Flash-Lite と同じくらい)(3 ベンチ・比べた相手 23 モデル)
- 検索・調べもの数字なし(判定できません)
- 知識・推論中位級未満。勝つ確率: Claude Sonnet 5.5 に 27%・Claude Haiku 5.5 に 33%(3 ベンチ・比べた相手 32 モデル)
- 数学目印なし(2 ベンチ・比べた相手 7 モデル)
- 日本語数字なし(判定できません)
- 画像理解目印なし(2 ベンチ・比べた相手 9 モデル)
同じベンチに数字のある2モデルを「対戦」とみなし、作業ごとにレーティングを付けています(チェスや LLM のアリーナと同じ考え方)。数字は各社の自己申告が中心で条件は揃っていないので、目安として見てください。
作業ごとの位置
Qwen3.6 27Bクラウドモデル(点に乗せると名前)縦線は階層の目印(右ほど強い)
用途で変わる:チャット・コーディング・AIエージェント
チャット
コンテキスト 8K短いやりとり。速く返ってくることが大事。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 9 / 9・最小構成で 30.4 GB(うち KV 0.5 GB)
コーディング
コンテキスト 64Kリポジトリのコードを読み込んで直す。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 9 / 9・最小構成で 33.9 GB(うち KV 4.0 GB)
AIエージェント
コンテキスト 128Kツール呼び出しを繰り返し、履歴と結果がコンテキストに溜まる。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 8 / 9・最小構成で 37.9 GB(うち KV 8.0 GB)
乗らない: RTX 4090 24GB
コンテキスト長と推定 decode 速度
コンテキストが長いほど KV キャッシュを読む分だけ遅くなる。線が切れたところで乗らなくなるM5 Max 64GBM5 Ultra 256GBRTX 4090 24GB
用途ごとに見るベンチ
Qwen3.6 27B はどのあたりか
- Terminal-Bench 2.0:6 モデル中 3 位。クラウドでいちばん近いのは Claude Opus 4.6(65.4)。それより下のクラウドはなし
- τ²-Bench:Qwen3.6 27B の数字なし
- SWE-bench Verified:10 モデル中 4 位。クラウドでいちばん近いのは Claude Opus 4.6(80.8)。それより下のクラウドはなし
- Humanity's Last Exam:25 モデル中 17 位。クラウドでいちばん近いのは Qwen3.7 Plus(34.7)。それより下のクラウドはなし
- Artificial Analysis Intelligence Index:Qwen3.6 27B の数字なし同じ条件
数字はベンダー自己申告などの出典の値で、条件(推論モード・ツールの有無など)は揃っていません。目安として見てください。
Terminal-Bench 2.0
6 モデル・各社の自己申告(条件はばらばら)τ²-Bench
5 モデル・各社の自己申告(条件はばらばら)SWE-bench Verified
10 モデル・各社の自己申告(条件はばらばら)Humanity's Last Exam
25 モデル・各社の自己申告(条件はばらばら)ツールありの数字しかない GLM-5.3・GLM-5.3-Flash・Claude Opus 5.5・GLM-5.3 (API)・Muse Spark Open 816B-A42B は除外
Artificial Analysis Intelligence Index
26 モデル・全モデル同じ条件(第三者が測定)スペックごとの判定
| スペック | 判定 | 推奨量子化 | 必要メモリ | 利用可能 | 最大コンテキスト | 推定 tok/s |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 5070 12GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 18.4 GB | 11.0 GB | — | — |
| RTX 3060 12GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 18.4 GB | 11.0 GB | — | — |
| M5 16GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 17.2 GB | 12.0 GB | — | — |
| M4 16GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 17.2 GB | 12.0 GB | — | — |
| RTX 5080 16GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 18.4 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 5070 Ti 16GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 18.4 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 5060 Ti 16GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 18.4 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 4080 SUPER 16GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 18.4 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 4070 Ti SUPER 16GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 18.4 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 4060 Ti 16GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 18.4 GB | 15.0 GB | — | — |
| M5 Pro 24GBMLX | ギリ | MLX 4bit | 17.2 GB | 18.0 GB | — | 10.4 |
| M5 24GBMLX | ギリ | MLX 4bit | 17.2 GB | 18.0 GB | — | 5.2 |
| M4 Pro 24GBMLX | ギリ | MLX 4bit | 17.2 GB | 18.0 GB | — | 9.2 |
| M4 24GBMLX | ギリ | MLX 4bit | 17.2 GB | 18.0 GB | — | 4.1 |
| RTX 4090 24GBllama.cpp | 乗る | Q4_K_M | 18.4 GB | 23.0 GB | 44K | 35.6 |
| RTX 3090 24GBllama.cpp | 乗る | Q4_K_M | 18.4 GB | 23.0 GB | 44K | 33.5 |
| Radeon RX 7900 XTX 24GBllama.cpp | 乗る | Q4_K_M | 18.4 GB | 23.0 GB | 44K | 34.2 |
| M5 32GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 17.2 GB | 24.0 GB | 78K | 5.2 |
| M4 32GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 17.2 GB | 24.0 GB | 78K | 4.1 |
| M2 Max 32GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 17.2 GB | 24.0 GB | 78K | 13.5 |
| M1 Max 32GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 17.2 GB | 24.0 GB | 78K | 13.5 |
| RTX 5090 32GBllama.cpp | 乗る | Q6_K | 24.0 GB | 31.0 GB | 69K | 44.9 |
| M5 Max 36GBMLX | 乗る | MLX 6bit | 23.8 GB | 27.0 GB | 16K | 11.1 |
| M4 Max 36GBMLX | 乗る | MLX 6bit | 23.8 GB | 27.0 GB | 16K | 9.8 |
| M3 Max 36GBMLX | 乗る | MLX 6bit | 23.8 GB | 27.0 GB | 16K | 7.2 |
| M5 Max 48GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 36.0 GB | 40K | 11.4 |
| M5 Pro 48GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 36.0 GB | 40K | 5.7 |
| M4 Max 48GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 36.0 GB | 40K | 10.2 |
| M4 Pro 48GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 36.0 GB | 40K | 5.1 |
| M3 Max 48GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 36.0 GB | 40K | 7.5 |
| RTX 6000 Ada 48GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 30.0 GB | 47.0 GB | 205K | 21.9 |
| RTX A6000 48GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 30.0 GB | 47.0 GB | 205K | 18.0 |
| M5 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 48.0 GB | 213K | 11.4 |
| M5 Pro 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 48.0 GB | 213K | 5.7 |
| M4 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 48.0 GB | 213K | 10.2 |
| M4 Pro 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 48.0 GB | 213K | 5.1 |
| M3 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 48.0 GB | 213K | 7.5 |
| M2 Ultra 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 48.0 GB | 213K | 14.9 |
| M2 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 48.0 GB | 213K | 7.5 |
| M1 Ultra 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 48.0 GB | 213K | 14.9 |
| M1 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 48.0 GB | 213K | 7.5 |
| Ryzen AI Max+ 395 64GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 30.0 GB | 57.6 GB | 256K | 5.1 |
| M5 Ultra 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 72.0 GB | 256K | 22.4 |
| M3 Ultra 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 72.0 GB | 256K | 15.3 |
| M3 Max 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 72.0 GB | 256K | 5.6 |
| M2 Max 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 72.0 GB | 256K | 7.5 |
| RTX PRO 6000 Blackwell 96GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 30.0 GB | 95.0 GB | 256K | 37.3 |
| M5 Max 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 96.0 GB | 256K | 11.4 |
| M4 Max 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 96.0 GB | 256K | 10.2 |
| M3 Max 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 96.0 GB | 256K | 7.5 |
| M2 Ultra 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 96.0 GB | 256K | 14.9 |
| M1 Ultra 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 96.0 GB | 256K | 14.9 |
| DGX Spark 128GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 30.0 GB | 115 GB | 256K | 6.3 |
| Ryzen AI Max+ 395 128GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 30.0 GB | 115 GB | 256K | 5.1 |
| M2 Ultra 192GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 144 GB | 256K | 14.9 |
| M5 Ultra 256GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 192 GB | 256K | 22.4 |
| M3 Ultra 256GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 192 GB | 256K | 15.3 |
| HPE Private Cloud AI Small(RTX PRO 6000 ×4)llama.cpp | 乗る | Q8_0 | 30.0 GB | 380 GB | 256K | 78.6 |
| M5 Ultra 512GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 384 GB | 256K | 22.4 |
| M3 Ultra 512GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 30.4 GB | 384 GB | 256K | 15.3 |
| M5 Max 128GB ×2Thunderbolt 5(RDMA)・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 8bit | 31.4 GB | 192 GB | 256K | 18.3 |
| M5 Ultra 512GB ×2Thunderbolt 5(RDMA)・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 8bit | 31.4 GB | 768 GB | 256K | 30.1 |
| M5 Ultra 512GB ×4Thunderbolt 5(RDMA)・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 8bit | 33.4 GB | 1536 GB | 256K | 36.4 |
| DGX Spark 128GB ×2ConnectX-7(200GbE 直結)・vLLM(Ray・テンソル並列) | 乗る | BF16 | 60.8 GB | 230 GB | 256K | 6.4 |
量子化ごとのサイズ
| 形式 | 量子化 | サイズ | 実効 bit | リポジトリ |
|---|---|---|---|---|
| BF16 | BF16 | 51.8 GB | 15.99 | Qwen/Qwen3.6-27B |
| FP8 | FP8 | 28.8 GB | 8.88 | Qwen/Qwen3.6-27B-FP8 |
| GGUF | Q4_K_M | 15.7 GB | 4.84 | unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF |
| GGUF | Q6_K | 21.0 GB | 6.48 | unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF |
| GGUF | Q8_0 | 26.6 GB | 8.23 | unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF |
| MLX | MLX 4bit | 14.9 GB | 4.62 | lmstudio-community/Qwen3.6-27B-MLX-4bit |
| MLX | MLX 6bit | 21.2 GB | 6.55 | lmstudio-community/Qwen3.6-27B-MLX-6bit |
| MLX | MLX 8bit | 27.5 GB | 8.49 | lmstudio-community/Qwen3.6-27B-MLX-8bit |
Hugging Face のファイルサイズ(本体の重みのみ)。実効 bit はサイズ ÷ 総パラメータ。
基本情報
- パラメータ
- 27.8B(dense)
- 層数
- 64
- KV を持つ層
- 16層×2,048要素
- 入力
- テキスト・画像
- ライセンス
- apache-2.0
- 公開日
- 2026-04-21
- 配布元
- Qwen/Qwen3.6-27B
起動コマンドの例
mlx_lm.server --model lmstudio-community/Qwen3.6-27B-MLX-4bit llama-server -hf unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF:Q4_K_M -c 8192 ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF:Q4_K_M vllm serve Qwen/Qwen3.6-27B-FP8 --max-model-len 8192 ECN 実測
このモデルの ECN 実測はまだありません。
ベンチマークと出典
| ベンチマーク | スコア | 出典 | 条件 | 日付 |
|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 77.2 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report; internal agent scaffold (bash + file-edit), 200K ctx | 2026-04-21 |
| Terminal-Bench 2.0 | 59.3 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report; Harbor/Terminus-2 harness, avg of 5 runs | 2026-04-21 |
| MMLU-Pro | 86.2 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report | 2026-04-21 |
| GPQA Diamond | 87.8 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report | 2026-04-21 |
| Humanity's Last Exam | 24 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report; no tools | 2026-04-21 |
| LiveCodeBench | 83.9 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report; LiveCodeBench v6 | 2026-04-21 |
| AIME 2026 | 94.1 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report; full AIME 2026 (I & II) | 2026-04-21 |
| MMMU | 82.9 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report | 2026-04-21 |
| SWE-bench Pro | 53.5 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report | 2026-04-21 |
| MMMU-Pro | 75.8 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report | 2026-04-21 |
| HMMT Feb 2026 | 84.3 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report; row labeled 'HMMT Feb 26' | 2026-04-21 |