Qwen 3.6 27B
Qwen
Alibaba の27B dense マルチモーダルモデルです。SWE-bench Verified 77.2 を達成し、コーディング性能で Qwen 3.5 397B を上回ります。テキスト・画像・動画のネイティブ入力に対応しており、Claude Code および Qwen Code ツールと互換性があります。
提供元
Alibaba
パラメータ
27B
コンテキスト
131.072K
リリース
2026-04-22
量子化別 VRAM 要件
| 量子化 | ディスク容量 | 必要VRAM | 対応GPU |
|---|---|---|---|
| Q8_0 | 27.5 GB | 30 GB | 5 GPU |
| Q4_K_M | 15.5 GB | 17 GB | 9 GPU |
| Q4_0 | 14.8 GB | 16 GB | 9 GPU |
| Q2_K | 9.5 GB | 11 GB | 18 GPU |
Ollama でインストール
ベンチマークスコア
mmlu85%
humaneval88.5%
スコアは目安であり、量子化レベルにより変動します。
MTP（Multi-Token Prediction）
MTP ヘッド搭載モデル — llama.cpp 2026-05-16 以降、LM Studio、Lemonade で利用可能。
ハードウェア速度向上 (TG)
AMD Strix Halo2.44×
RTX 3090 (24GB)2.17×
RTX 5090 (32GB)2.00×
Dense model — best MTP yield in current llama.cpp / LM Studio builds (2026-05-16+).
対応GPU (18)
AMD RX 9070 XT (16GB)AMD RX 7900 GRE (16GB)AMD RX 7900 XTX (24GB)AMD Ryzen AI Max+ 395 (unified memory) (64GB)Apple M4 Pro (24GB) (24GB)Apple M3 Max (36GB) (36GB)Apple M4 Max (48GB) (48GB)Apple M4 Ultra (64GB) (64GB)NVIDIA RTX 3080 12GB (12GB)NVIDIA RTX 4070 SUPER (12GB)NVIDIA RTX 4070 Ti SUPER (16GB)NVIDIA RTX 4080 SUPER (16GB)NVIDIA RTX 5070 Ti (16GB)NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB (16GB)NVIDIA RTX 5080 (16GB)NVIDIA RTX 4090 (24GB)NVIDIA RTX 3090 (24GB)NVIDIA RTX 5090 (32GB)
HuggingFace
Qwen/Qwen3.6-27B-Instruct