Qwen3.6-27B помещается в один 24-ГБ GPU, превосходит бывший 397B MoE на SWE-bench

Qwen3.6-27B вышел 22 апреля, представив плотную модель на 27B, которая помещается в один 24-ГБ GPU в Q4_K_M (~16,8 ГБ) и набирает 77,2 на SWE-bench Verified — побив предыдущую модель MoE на 397B (76,2). Для разработчиков, запускающих локальные агенты кодирования на потребительском оборудовании, это меняет порог для способных агентных моделей.

Ключевые характеристики и архитектура

• Длина контекста 262K
• Лицензия Apache 2.0
• Линейное внимание Gated DeltaNet (3 из 4 подслоев) с Gated Attention для остальных
• «Сохранение рассуждений» переносит цепочки мыслей между витками, уменьшая избыточную генерацию токенов и повышая эффективность кэша KV в длительных агентных сессиях

Требования к оборудованию

В Q4_K_M модель использует ~16,8 ГБ VRAM, комфортно размещаясь на одной 24-ГБ карте (например, RTX 3090/4090, A10G). Для сравнения, Qwen3-Coder-Next (80B MoE, 3B активных) требует 45–80 ГБ при той же квантизации, ограничиваясь двух-GPU конфигурациями или Apple Silicon с единой памятью от 48 ГБ.

Оговорки и подводные камни

• НЕ используйте CUDA 13.2 — она выдаёт мусор. Остановитесь на CUDA 13.1 или 12.x.
• Для пользователей, уже запускающих Coder-Next на оборудовании от 48 ГБ для агентных задач, переход не очевидно полезен.
• Для пользователей с одним GPU, застрявших на старых или слабых локальных моделях кодирования, Qwen3.6-27B сейчас является самым способным вариантом в tier 24 ГБ.