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。
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。
高显存本地编码模型——依然首选 Qwen 3.6 27B 吗?
用户分享了使用 Qwen 3.6 27B 进行本地编码任务的经验,并寻求适合拥有 224GB 显存系统的更大模型(100B 以上)的推荐。
@KyleHessling1:兄弟们,我彻底震惊了。Qwen 3.6 27B 的提升幅度,就像直接从 Qwen 27B 3.5 跨到 Qwen 4。我刚跑完一整套前端设计测试和智能体基准,全部由它完成。结论:效果远超预期,我完全惊呆。
早期用户反馈:Qwen 3.6 27B 相比 3.5 性能暴涨,在前端设计与智能体基准上表现尤为亮眼。
Qwen 3.6 35B A3B 的热度绝非虚名!
作者对小型本地 LLM 进行了基准测试,重点突出了 Qwen 3.6 35B A3B,其将学术代码与研究论文进行映射的能力优于 Gemma 4 和 Nemotron 3 Nano 等模型。