ИИтак

← Назад

Модель · Qwen

Qwen3.6 27B

Открытая модель Qwen среднего размера для программирования и агентов, по замерам лаборатории обходит прошлый флагман линейки

вышла 22 апреля

Рейтинг Epoch AIСводная оценка общих возможностей модели: статистическая модель выводит её из результатов на многих бенчмарках с учётом их сложностиШкала условная (Claude 3.5 Sonnet = 130, GPT-5 = 150); интервал — 90-процентный диапазон оценки, и модели с перекрывающимися интервалами надёжно не различаются.Подробнее на английском ↗

64 место из 266
индекс 146, вероятный разброс 144–148 · весь рейтинг →

БенчмаркРезультатОбычно — доля заданий теста, которые модель решила. У некоторых тестов свой счёт; как он устроен, сказано в пояснении к названию тестаУсилиеНасколько долго модель рассуждала перед ответом, когда её проверяли: низкое, среднее, высокое, очень высокое, максимальное. Чем выше усилие, тем обычно выше результат — и тем дольше и дороже ответ. Показан лучший результат и усилие, на котором он получен
DTBenchВопросы с выбором ответа по теории принятия решений в задачах вроде парадокса Ньюкома, где твой выбор говорит о выборе похожих на тебяСлучайный выбор даёт около 40%, так что это нижняя планка, а не ноль.Подробнее на английском ↗ 63,5%
LMCAНасколько оценки моделью доводов в философии, теории решений и безопасности ИИ совпадают с оценками экспертовБалл — корреляция с оценками экспертов, умноженная на 100; практический потолок около 85, а не 100.Подробнее на английском ↗ 40,6%
Mystery Game Puzzles100 позиций из головоломочного варианта известной игры, название которой скрыто: нужно найти единственный лучший ходПодробнее на английском ↗ 0,0%
FrontierMath-Tiers-1-3-v2-PrivateСотни новых задач исследовательской математики от профессиональных математиков; эксперту на задачу нужны часы или дниПодробнее на английском ↗ 35,1%
Chess Puzzles100 новых шахматных задач, позиция дана текстом: нужно найти единственный лучший ход по оценке движка StockfishПодробнее на английском ↗ 17,9%
OTIS Mock AIME 2024-202545 олимпиадных задач по математике из пробных экзаменов AIME школы OTIS; ответ — целое число от 0 до 999Подробнее на английском ↗ 91,1%
GPQA diamond198 вопросов с выбором ответа по физике, химии и биологии уровня аспирантуры — такие, что ответ не найти поискомСлучайный выбор даёт 25%, а специалисты с учёной степенью в своей области набирают около 70%.Подробнее на английском ↗ 81,1%

Характеристики

Вышла
22 апреля
КонтекстСколько текста модель учитывает за один запрос: вопрос, приложенные документы и её собственный ответ вместе. Токен — кусок слова; слово обычно занимает один–три токена
262 тыс. токенов
Длина ответаСколько токенов модель может выдать за один ответ, вместе со скрытыми рассуждениями, если они есть
до 65 тыс. токенов
Цена входаСколько стоит миллион токенов, отправленных модели: вопрос, документы, вся история переписки
$0,60 за миллион токенов
Цена ответаСколько стоит миллион токенов, написанных моделью, — включая скрытые рассуждения
$3,60 за миллион токенов
Понимает
текст, изображения, видео, аудио
Отвечает
текст
РассужденияПеред ответом модель рассуждает про себя: медленнее и дороже, зато точнее на трудных задачах
да
Вызов инструментовМодель сама просит программу выполнить действие — поиск, запуск кода, запрос к сервису — и продолжает с результатом. На этом держатся агенты
да
ВесаОткрытые — файлы модели можно скачать и запустить на своих серверах. Закрытые — доступ только через сервис лаборатории
открытые
Идентификатор в API
qwen3.6-27b

Что это за модель

Qwen3.6 27B — открытая модель команды Qwen из Alibaba с 27 млрд параметров. Она плотная: на каждый токен работают все параметры сразу. В этом её отличие от соседней Qwen3.6 35B-A3B, построенной как смесь экспертов (mixture of experts), где на токен включается лишь малая часть сети. Устройство гибридное. В 64 слоях на три блока с линейным вниманием Gated DeltaNet, который дёшево обрабатывает длинные тексты, приходится один блок обычного внимания. Модель понимает картинки и видео, в том числе ролики длиной около часа.

Главное, что лаборатория выделяет в этой модели, — программирование в роли агента, то есть самостоятельная работа с кодом и терминалом. По замерам Qwen, она обходит прошлый открытый флагман линейки Qwen3.5-397B-A17B, хотя тот во много раз больше. Счёт такой: SWE-bench Verified — 77,2 против 76,2, SWE-bench Pro — 53,5 против 50,9, Terminal-Bench 2.0 — 59,3 против 52,5. От версии 3.5 линейка Qwen3.6 отличается упором на стабильность и пользу в реальной работе.

Новая возможность — сохранение рассуждений. Модель обучили опираться на свои рассуждения из прошлых сообщений диалога, а не начинать заново на каждом шаге. По словам лаборатории, это полезно агентам: рассуждения получаются последовательнее, а лишних токенов тратится меньше. Функцию включают отдельным параметром.

Веса выложены под лицензией Apache 2.0, она разрешает и коммерческое использование. Модель без смеси экспертов проще развернуть у себя. При этом она требовательна к памяти: для полного контекста разработчики советуют восемь видеокарт. Контекст можно растянуть примерно до миллиона токенов методом YaRN. Но лаборатория предупреждает, что тогда качество на коротких текстах может снизиться.

Источники: Карточка модели на Hugging Face, Анонс в блоге Qwen

Того же уровня по индексу Epoch

Другие модели семейства

Новости о модели

  1. 01

    NVIDIA выпустила Nemotron 3.5 Lightning — малую открытую модель для рутинной работы агентов

    NVIDIA для разработчиков

все 1 новость о Qwen3.6 →

Данные: models.dev (MIT) и Epoch AI (CC BY 4.0).