Qwen 3.6 27B 简直是个猛兽
摘要
有开发者实测,新的 27B Qwen 3.6 模型在 24GB 显存笔记本上跑得飞起,所有 PySpark/Python 数据转换基准全部通过,再也不用买云算力订阅了。
公司给配了台 5090 笔记本,24GB 显存。我每出新模就测,现在可以笃定地把云订阅全取消。我那一套工具调用和数据科学基准,能真正验证模型在我场景下靠不靠谱,Qwen 3.6 27B 一次全过。别的行业不敢说,但对 pyspark/python 和数据转换调试来说,基本完美。用 llama.cpp,q4\_k\_m 到 q4\_0,还在琢磨怎么再榨点性能。
相似文章
@DeepTechTR: Qwen 3.6 27B 在16 GB VRAM下速度极快!Pure Quant技术带来的影响——27B模型流畅运行的时代已来临……
Qwen 3.6 27B 在16 GB VRAM上运行快速,得益于'Pure Quant'技术,通过MTP达到40 tokens/s,并支持64k上下文,使得本地AI能在RTX 4060 Ti等消费级GPU上运行。
@UnslothAI:Qwen3.8-27B 即将发布!可在 17GB RAM/VRAM 配置上本地运行。
阿里巴巴宣布 Qwen3.8-27B 开源权重版本发布,可在 17GB RAM/VRAM 上本地运行,同时还有更大的 Qwen3.8-Max。
对于拥有12GB GPU的用户,现在可以通过新的Ternary版本运行QWEN 3.6 27B,损失很小。
Qwen3.6 27B的新三元量化版本,名为Bonsai 27B,可以在12GB GPU上运行,内存需求减少10倍,性能达到原版的95%,使其适用于本地部署。
Qwen 3.6 27B 太牛了
一位用户分享了在本地使用 Qwen 3.6 27B 进行复杂研究和编程的积极体验,发现它在职业建议和移民研究方面优于 Gemini Pro,同时也提到 Gemma 4 31B 存在性能问题。
Qwen 3.6 27B:本地开发的理想之选
Qwen 3.6 27B 被赞誉为强大的本地 AI 模型,在通用智能方面超越预期,适用于代码生成等实际任务,并能通过 llama.cpp 轻松运行。