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270亿参数超越397亿MoE模型
作为稠密架构,Qwen3.6-27B无需MoE路由即可部署,是开发者在实用、可广泛部署规模上获取顶尖编程能力的理想选择。在自然语言与编程基准测试中,Qwen3.6-27B仅凭270亿参数,就在所有主要编程基准上全面超越了参数量高达其15倍的Qwen3.5-397B-A17B。
编程基准测试成绩
- SWE-bench Verified:77.2分(前代76.2)
- SWE-bench Pro:53.5分(前代50.9)
- Terminal-Bench 2.0:59.3分(前代52.5)
- SkillsBench:48.2分(前代30.0)
推理与多模态能力
在推理任务上,Qwen3.6-27B在GPQA Diamond上取得了87.8分,可与数倍于其规模的模型相媲美。视觉语言方面,该模型原生支持多模态,能够处理图像、视频与文本的混合输入,支持视觉推理、文档理解和视觉问答等任务。
广泛集成与部署
Qwen3.6-27B的开源权重已在Hugging Face和ModelScope平台上提供,开发者可下载进行本地部署。该模型还可以无缝集成到流行的第三方编程助手中,包括OpenClaw、Claude Code和Qwen Code,从而简化开发流程,实现高效且具备上下文感知能力的编码体验。
阿里云百炼平台即将支持通过API调用该模型,并保留”preserve_thinking”功能,可在消息中保留所有前序轮次的思维内容,官方推荐用于智能体任务。
📌 本文来源:IT之家 / 新浪科技
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