Qwopus-3.6-27B-Coder MTP-Q8_0

Qwopus-3.6-27B-Coder ist ein coding-spezialisiertes Agentic-Modell auf Basis von Qwen 3.6 27B mit Multi-Token-Prediction für beschleunigte Inferenz. Das Modell wurde mit Trace-Inversion-Daten und agentic-Reasoning-Traces feinabgestimmt, ist auf lokales Single-GPU-Deployment ausgelegt und arbeitet mit einem Kontextfenster von 32.000 Tokens. Unter Apache-2.0-Lizenz voll kommerziell nutzbar.

Alibaba Version 3.6-Coder-MTP (Q8_0 GGUF) Kommerzielle Nutzung erlaubt Dense 27 B (27 B aktiv) 32 K Context 06/2025 $0 / $0 per 1M

  • Open Weights
  • Desktop
  • SPRK
  • Text
  • Agentic Orchestrator
  • Instruction-Tuned
  • Unusable

Sovereign Risk: MEDIUM Open-Weights-Modell, abgeleitet von Qwopus3.6-27B-v2 (Community-SFT auf Qwen3.6-27B, Alibaba, CN). Die Coder-SFT verwendet lambda/hermes-agent-reasoning-traces (NousResearch/Hermes-Schema). Da das Modell rein lokal inferiert wird, entfällt CLOUD-Act-Relevanz. Das erhöhte Risiko ergibt sich aus der mehrgliedrigen Community-Modifikationskette (Basis: CN-Jurisdiktion) sowie SFT-Daten aus proprietären Modell-Outputs (Trace Inversion).

Schlüsselmetriken

Score · Latenz · Kosten · Qualität

Total Score Silver
74.08
Routine
47.34
Reasoning
26.74

Rank #25

LLM Judge Avg
3.76
98 Coverage
Avg Task Duration
200.64
Unusable
Token Rate
7.34
Output Rate
P95 Latency
469.72
Top 5 %
Total Tokens
133500
Output Volume
Cost per 1K
$0
USD / 1K Requests
Benchmark Cost
$0
Total · 133500 tok

Benchmark-Module

10 Module · gewichtet · vs. Modellmedian & Spitzenreiter

Qwopus-3.6-27B-Coder MTP-Q8_0 Bestes Modell Ø Alle Modelle
Code Quality 78.6
CLI Benchmark 88.89
Logical Reasoning 60.61
UX Writing 68.35
Documentation 71.69
Content Transform. 78.52
Cultural Intelligence 79.3
Synthesis Quality 63.33
Tool Execution 89.17
ToolUse Score 76
Benchmark Cost $0

Token-Effizienz & Latenz

Verbrauch pro Modul vs. Modellmedian

Token-Verbrauch pro Modul

Performance-Profil