Qwen3.6-27B

Qwen3.6-27B, wydany 22 kwietnia 2026 r., to model, który broni gęstej architektury w momencie, gdy prawie każda czołowa premiera odchodzi do konstrukcji rzadkich. Ma 27,78 miliarda parametrów, wszystkie pracujące przy każdym tokenie, i we własnych tabelach producenta bije Qwen3.5-397B-A17B, czyli otwartego flagowca poprzedniej generacji o piętnastokrotnie większej liczbie parametrów, we wszystkich głównych testach programowania. Różnice nie są symboliczne. SWE-bench Verified 77,2 wobec 76,2, SWE-bench Pro 53,5 wobec 50,9, SWE-bench Multilingual 71,3 wobec 69,3, Terminal-Bench 2.0 59,3 wobec 52,5, NL2Repo 36,2 wobec 32,2. W teście SkillsBench przepaść jest wyraźna: 48,2 wobec 30,0. W wewnętrznym rankingu producenta na generowanie stron QwenWebBench: 1487 wobec 1186. Dwie z tych liczb warto podać osobno, bo odnoszą się nie do modelu otwartego, tylko do Claude 4.5 Opus: Terminal-Bench 2.0 kończy się remisem 59,3, a SkillsBench wygrywa model chiński, 48,2 wobec 45,3. Nie znaczy to jednak, że model o 27 miliardach parametrów dogonił czołówkę w ogóle. Wiersze dotyczące wiedzy odwracają obraz: MMLU-Pro 86,2 wobec 89,5 u Opusa, Humanity's Last Exam 24,0 wobec 30,8, SuperGPQA 66,0 wobec 70,6. Ten model został wytrenowany bardzo mocno na wąskiej, sprawdzalnej pracy z narzędziami, którą uczenie ze wzmocnieniem potrafi ocenić: poprawianie repozytorium kodu, obsługa terminala. Tam liczba parametrów przestaje decydować. Szeroka wiedza nadal kosztuje parametry i to widać. Konstrukcja jest ta sama co w całej generacji: 64 warstwy ułożone jako 16 powtórzeń trzech bloków uwagi liniowej i jednego bloku uwagi bramkowanej, wymiar ukryty 5120, słownik 248 320, przewidywanie wielu tokenów, 262 144 tokeny kontekstu, według producenta rozciągalne do 1 010 000. Obsługa obrazu jest standardem. Jeden szczegół przeniesiony z modelu siostrzanego i nadal nieskomentowany przez producenta: plik konfiguracyjny opisuje architekturę jako `qwen3_5`, nie 3.6 — numer wersji poszedł w górę, konstrukcja nie. Wagi na licencji Apache 2.0, do pobrania z Hugging Face i ModelScope, obok wariant FP8; pośrednicy wynajmują model za około 0,60 dolara za milion tokenów wejścia i 3,60 dolara za milion wyjścia. Wszystkie wyniki testów pochodzą od producenta i nie zostały niezależnie powtórzone.

▸Newsy

Model o 27 miliardach parametrów bije własnego flagowca o 397 miliardach — i remisuje z Claude 4.5 Opus w dwóch testach agentowych

2.09.2026 · Alibaba, karta modelu Qwen3.6-27B (Hugging Face) i komunikat qwen.ai

▸Wideo

Brak materiałów wideo.

▸Recenzje