Qwen3.6-27B：27Bデンスモデルでフラッグシップ級のコーディング性能を実現

TL;DR

Qwenの新しい27Bデンスモデルは、Opus級のコーディング性能を謳いながら、24GB GPUシングル1枚で動作します。

Key Takeaways

• Q4_K_M量子化で約16.8GBに収まり、M5 Proで25 tok/sで動作
• ローカルモデルがフロンティアに肉薄：Gemma 4とQwen 3.6が状況を一変させた
• VRAMの効率という点でデンスはMoEに勝る；FIMサポートの欠如は開発ツールにとって実質的な弱点

Discussion

トップコメント：

• [simonw]：M5 Proで実行：25 tok/s、Opus 4.7のペリカンテストを上回った

  128GBのRAMを積んだM5 Proで動かしたが、実際に必要なのは約20GBだけ。32GBのマシンでも問題なく動くと思う。

• [jedisct1]：一晩でセキュリティ監査：10件中8件のバグを発見、誤検知ゼロ
• [jameson]：オープンモデルが一部のコストでほぼ同等の性能に近づく中、Anthropic/OpenAIの優位性（モート）は何か？
• [2001zhaozhao]：小型モデルを24時間365日ローカルで動かせば、自律エージェントのワークフローを低コストで実現できる可能性がある

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原文（英語）: Qwen3.6-27B: Flagship-Level Coding in a 27B Dense Model