Qwen3.6 27B Instruct

Qwen3.6 27B Instruct ist Alibabas erstes dichtes Modell seit dem Qwen3.5-Wechsel zu MoE — 27,8 Milliarden Parameter, alle pro Token aktiv, ohne Sparsity-Vorteil. Das Modell ist auf Agentic Coding und Repository-weites Reasoning ausgelegt, verarbeitet Text, Bild und Video nativ, bietet 262.000 Tokens Kontext und Function-Calling. Thinking-Modus mit Reasoning-Erhaltung über mehrere Turns und Apache-2.0-Lizenz, kommerzielle Nutzung frei.

Alibaba Version 3.6-27B-Instruct Kommerzielle Nutzung erlaubt Dense 27.8 B (27.8 B aktiv) 262 K Context 12/2025 local getestet

  • Open Weights
  • Workstation
  • VSPK
  • Text
  • Vision
  • Video
  • Instruction-Tuned
  • Batch

Sovereign Risk: MEDIUM Alibaba Cloud ist ein chinesisches Unternehmen, daher potenziell chinesisches NSL-Risiko bei Cloud-/API-Nutzung über Alibaba-eigene Endpunkte. Das Modell steht unter Apache-2.0-Lizenz ohne regionale Einschränkungen, Gewichte sind offen auf Hugging Face verfügbar (BF16 und FP8-Block-Quantisierung). Bei rein lokalem Betrieb über llama.cpp/GGUF/MLX entfällt sowohl NSL- als auch US-CLOUD-Act-Relevanz vollständig, da keine Datenübertragung an Alibaba-Server erfolgt. Trainingsdaten nicht vollständig offengelegt.

Schlüsselmetriken

Score · Latenz · Kosten · Qualität

Total Score Silver
72.27
Routine
44.22
Reasoning
28.05

Rank #53

LLM Judge Avg
3.58
100 Coverage
Avg Task Duration
52.72
Batch
Token Rate
22.14
Output Rate
P95 Latency
151.24
Top 5 %
Total Tokens
58200
Output Volume
Cost per 1K
$0
USD / 1K Requests
Benchmark Cost
$0
Total · 58200 tok

Benchmark-Module

10 Module · gewichtet · vs. Modellmedian & Spitzenreiter

Qwen3.6 27B Instruct Bestes Modell Ø Alle Modelle
Code Quality 81.1
CLI Benchmark 75.67
Logical Reasoning 74.15
UX Writing 68.77
Documentation 61.72
Content Transform. 75.81
Cultural Intelligence 70.4
Synthesis Quality 56.67
Tool Execution 72.5
ToolUse Score 63.67
Benchmark Cost $0

Token-Effizienz & Latenz

Verbrauch pro Modul vs. Modellmedian

Token-Verbrauch pro Modul

Performance-Profil