作者error405 (流河=L)
看板AI_Art
標題[閒聊] 又有超強小模型? Qwen3.6-27B
時間Fri Apr 24 11:18:58 2026
https://news.aibase.com/tw/news/27378
https://www.blocktempo.com/qwen3-6-27b-open-source-matches-claude-opus-terminal-bench-agentic-coding/
阿里巴巴千問（Qwen）系列最新旗艦 Qwen3.6-27B 於 2026 年 4 月 22 日晚間正式開源
，這顆 27B dense 模型在 Terminal-Bench 2.0 以 59.3 分平 Claude 4.5 Opus，並以
不到 1/14 的引數量，在 SWE-bench Verified 以 77.2 超越上一代 397B MoE 旗艦的
76.2。完整模型 55.6 GB、Q4_K_M 量化壓到 16.8 GB 可在消費級硬體跑起，讓
OpenClaw、Hermes Agent 等本地 agent 框架首次擁有一顆真正堪用的本地大腦。
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問一下grok它跟Gemma4比起來如何:
Qwen3.6-27B（稠密27B）與Gemma 4系列比較，整體來說兩者是2026年4月開源模型中的頂
尖競爭者，但強項高度分化：Qwen3.6-27B 在 agentic coding（智能體編程） 和部分高
難度推理任務上明顯領先。
Gemma 4（尤其是31B Dense和26B A4B MoE）在 綜合推理、數學、通用知識、多模態（特
別是grounded/multimodal） 以及某些Arena偏好上更強或更均衡。
Coding / Agentic任務：Qwen3.6-27B是目前開源模型中的王者之一，甚至在SWE-bench等
實戰編程代理基準上超越Gemma 4 31B一大截。社區實測顯示Qwen在實際寫代碼、debug、
工具調用時更穩定、不易「跑偏」。
推理 / 數學 / 通用：Gemma 4 31B更強，尤其AIME數學和某些多模態grounded任務。
Gemma在Arena偏好和整體「智能感覺」上常被讚「更像Claude」。
中文與知識：Qwen在C-Eval等中文任務上優勢明顯（90+分 vs Gemma ~82）。
多模態：兩者都支援圖像輸入，Qwen在某些OCR/視覺任務有實測優勢；Gemma小模型額外
支援音頻。
部署與實用性比較參數與效率：Qwen3.6-27B：純稠密，量化後（Q4/Q5）在單張RTX
4090/3090上跑得很順（VRAM ~16-24GB），速度好。
Gemma 4 26B MoE：僅4B active，推理速度更快、更省資源，適合高吞吐。
Gemma 4 31B Dense：品質最高，但VRAM需求稍高（~20-28GB量化後），速度較慢。
本地運行：兩者都有Unsloth、llama.cpp、vLLM等優秀支援。社區影片顯示在相同GPU上
，Gemma MoE版本往往更快，但Qwen在複雜coding agent流程中完成度更高。
記憶/長上下文：Gemma有Sliding Window Attention的潛在弱點（長序列記憶偶爾斷），
Qwen在某些記憶召回測試中更穩。
社區反饋（Reddit / YouTube / HN）：很多人認為「純coding/agent用Qwen3.6-27B更爽
」。
「綜合聊天/推理用Gemma 4 31B感覺更好」。
Qwen3.6-27B被讚「讓本地高性能coding agent更易取得」，部分人直呼它在實戰中勝過
Gemma 4。
總結建議如果你主要需求是編程、智能體、代碼生成、終端任務 → 強烈推薦
Qwen3.6-27B，它在這塊的優勢非常突出，甚至讓人覺得「27B dense直接打臉更大模型」
。
如果你需要均衡的推理、數學、多模態、或更「自然」的聊天體驗 → Gemma 4 31B
Dense 或 26B MoE 會更適合，尤其Gemma在Arena和某些通用基準上表現亮眼。
兩者都值得試：它們都是開源頂尖，差異主要在任務偏好而非絕對高低。許多人會同時跑
（e.g. coding用Qwen，通用用Gemma）。
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看起來像是agent特化
之後的時代會有更多這種又強又小的模型吧
https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models?weights=open
已經擠進開源前五 然後gemma4掉下去了
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.36.252.228 (臺灣)
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/AI_Art/M.1777000741.A.F39.html
※ 編輯: error405 (114.36.252.228 臺灣), 04/24/2026 11:22:27
1F：→ dreamnook2: (′・ω・‵) 寫文不會爆衝就 04/24 11:45
2F：推 newyorker54: Deepseek V4 公開開源了 04/24 12:00
https://news.futunn.com/hk/post/71983970/deepseek-v4-preview-release-entering-the-era-of-universal-accessibility?level=1&data_ticket=1775642064748474
PRO版1.6T 龐然巨物阿這
※ 編輯: error405 (114.36.252.228 臺灣), 04/24/2026 12:05:18
3F：推 newyorker54: 比opus 4.6強，中國人真的很內卷，到底是要逼死誰？ 04/24 12:08
4F：→ newyorker54: 哈哈哈，下載中，先玩 flash，不過可能跑不動，等ggu 04/24 12:09
5F：推 v86861062: 真假 04/24 12:59
6F：推 newyorker54: 不知道，跑分出來 04/24 13:09
7F：推 ct13579: 今天gpt，Qwen，deepseek都發佈新版本號 04/24 14:26
8F：推 stlinman: 比較喜歡小又強的模型，可以自己佈署本地有趣任務。 04/24 14:27
9F：推 newyorker54: 美國直罵中國偷技術，但是人家至少開源先進模型全給 04/24 14:54
10F：→ newyorker54: 世界研究，我只覺得中國劫富濟貧 04/24 14:54
11F：→ newyorker54: 1.6T全給全世界看，美國都是閉源，剽竊全世界人類文 04/24 14:57
12F：→ newyorker54: 化知識，然後閉源還收很貴，你各位怎麼看？ 04/24 14:57
13F：推 stlinman: 我是覺得好東西貴應該的，劫富跟濟貧是兩回事(應該分開 04/24 15:10
14F：→ stlinman: 看)。 04/24 15:11
15F：推 ga023630: 偷別人的東西做出來的垃圾模型還有人吹捧 笑死 04/24 15:17
16F：→ sudekoma: 等即夢開源窩就跟著劫 04/24 15:32
17F：推 Tosca: 模型不就是你抄我我抄你 幹嘛這麼計較=.= 04/24 15:32
18F：推 Supasizeit: 偷小偷的東西算偷嗎 04/24 16:18
19F：→ Supasizeit: 小三在外面偷吃也不算偷吃吧 04/24 16:20
20F：→ ganei: 臉皮厚一點喊原創風行就可以光明正大收錢了 04/24 16:24
21F：推 Supasizeit: 跑了A漫翻譯 Qwen3.6 27b比Gemma4 Moe 快8倍 04/24 18:02
22F：→ error405: deepseek出來就變前6惹 04/24 18:19
23F：推 patvessel: Qwen3.6 27b能比Gemma4 Moe快八倍應該是哪邊有問題吧 04/24 18:22
24F：推 Supasizeit: 因為Gemma4 thinking關不掉啊 04/24 18:53
25F：推 Bustycat: 我跑Qwen3.6-27B還是比35B-A3B慢很多 04/24 18:54
26F：→ Supasizeit: 要用奇奇怪怪的方法關 沒試 04/24 18:54
27F：→ Supasizeit: Qwen 的思考要關掉 不然也是要用怪招 04/24 18:55
28F：推 Bustycat: 27B的思考明顯比35B-A3B強 04/24 18:57
29F：推 patvessel: 我是沒有碰到reasoning關不掉的狀況 就給個參數而已 04/24 19:15
30F：→ patvessel: 27B是dense 當然會比35BA3B慢很多 04/24 19:16
31F：推 YCL13: 載入模型時一併下參數應該就可以關掉thinking了，如果不知 04/24 22:15
32F：→ YCL13: 怎麼下參數，可以叫AI幫忙查你用的軟體怎麼下參數呀 04/24 22:15
33F：推 Bustycat: 其實可以隨時切換的不用非得重新載入 04/25 12:05
34F：→ Supasizeit: 用prompt關 不deterministic 啟動關 要重新載模型 沒 04/25 13:53
35F：→ Supasizeit: 好方法 我是llama cpp 04/25 13:53
36F：推 patvessel: 啟動時給 --jinja 然後在每個request body加入 04/25 18:45
37F：→ patvessel: chat_template_kwargs 04/25 18:45
38F：→ patvessel: 裡面就能放enable_thinking和reasoning_budget來啟用和 04/25 18:46
39F：→ patvessel: 控制長度 04/25 18:46
40F：→ patvessel: 或是用llama-swap設定成不同的設定檔組合來熱切換應該 04/25 18:48
41F：→ patvessel: 也不用重新載入權重 04/25 18:48
42F：→ patvessel: 前陣子剛加的router mode就一定要重新載入權重的樣子 04/25 18:50
43F：→ patvessel: 只是要方便的話也可以考慮 04/25 18:50