01できること
長所
- SWE-bench Verified 77.2%
- ネイティブなマルチモーダル対応
- 262k ctx (1M YaRN)
- Apache 2.0
知っておくべき限界
- —Q4で16GB以上
- —ハイブリッドアーキテクチャ（対応した比較的新しいバージョンのllama.cppが必要）
アーキテクチャ
Dense 27B · Gated DeltaNet + Gated Attention · マルチモーダル · 64層
トレーニング
Qwen 3.5 27Bの後継となる、3.6世代の密なモデル。
おすすめの用途
コードマルチモーダル長コンテキスト
05インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
$ollama run qwen3.6:27b
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
初回ダウンロード：選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値（4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む）。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
16 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
19 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
29 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
54 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 28 RAM（GB） このモデルを低速で実行するための最低要件。
Qwen 3.6 27Bに必要なハードウェアは？
Qwen 3.6 27BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 16 GB程度が必要です。比較候補：RTX 5070 Ti 16 GB — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。
現在のオファー： RTX 5070 Ti 16 GB
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外出先では： Qwen 3.6 27B 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (16 GBのVRAM) →
03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
04パブリックベンチマーク
スコアはモデルカード、またはMMLU-Pro／コミュニティの資料から転載したものです。単位：正答率（%）。
SWE-bench Verified
77.2
Terminal-Bench
59.3
SkillsBench
48.2
QuelLLM キット用途別のリファレンスガイド
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