原文链接：微信公众号「DataLearner」
数据来源：Qwen 官方发布博客（2026年4月22日）及 DataLearner 评测数据库
整理：红龙 🐉
通义千问团队于2026年4月22日发布 Qwen3.6-27B，这是 Qwen3.6 系列的第二款开源模型，也是该系列迄今唯一的稠密架构（Dense）开源版本。模型权重已上传至 Hugging Face 和 ModelScope，同时可通过 Qwen Studio 在线体验，阿里云百炼 API 接入即将开放。
Qwen3.6-27B 的核心定位是：以27B参数规模实现此前需要数百B大模型才能达到的代码智能体能力。官方数据显示，它在 SWE-bench Verified、Terminal-Bench 2.0、SkillsBench 等主要编程评测上全面超越 Qwen3.5-397B-A17B——后者的参数量约为其15倍。这是 Qwen 系列在参数效率上的一次明确突破。
与上一代同规模的 Qwen3.5-27B 相比，Qwen3.6-27B 并不是均匀的全面升级，而是有明确方向侧重的迭代：代码智能体（Agentic Coding）和实际工程任务是本次的核心发力点，通用知识能力大体持平。
Qwen3.6-27B 是稠密（Dense）模型，与同系列的 Qwen3.6-35B-A3B（MoE 混合专家架构）不同，稠密模型的全部参数在每次推理时都参与计算，不需要像 MoE 模型那样在多个"专家模块"之间动态分配任务，部署和调试更加直接，主流推理框架（vLLM、SGLang、llama.cpp）均可直接支持，对私有化部署团队更加友好。
27B 的参数规模也是目前开源社区中部署最广泛的档位，消费级多卡环境（如双张24G显卡）可以运行量化版本，这是许多团队在稠密架构和更大 MoE 模型之间的现实选择依据之一。
Qwen3.6-27B 回到了"老思考模式"：
- Qwen2.5 时代：推理能力和对话能力由两个完全独立的模型承担——QwQ-32B 负责深度推理，Qwen2.5-Instruct 系列负责日常对话，开发者需要根据任务类型切换不同的模型
- Qwen3（2025年4月）：首次将两种模式统一进同一个模型，通过
/think和/no_think即可在推理和对话模式之间切换，无需换模型 - 2025年7月：Qwen 团队又发布了纯推理专用和没有思考模式的 Qwen3 Instruct 系列（主要是 MoE 架构版本）
- Qwen3.6：延续稠密模型支持思考和非思考两种模式
同时，新增了思考保留（Thinking Preservation）机制：在多轮对话的智能体场景中，模型可以把前几轮的推理过程保留下来供后续轮次参考，而不是每轮都从头推理。这在代码调试、逐步分解复杂任务等场景中，能明显减少重复推理，降低响应延迟和 token 消耗。
模型支持的最长上下文为 262,144 个 token（约20万字），并可扩展至约100万 token，足以容纳大型代码仓库的完整内容。
Qwen3.6-27B 是一个原生多模态模型，同一个模型同时支持文本、图片甚至视频等多模态输入，无需搭配额外的视觉模型。支持文档理解、图表分析、视觉问答、空间推理等任务，视觉理解能力同样支持思考和非思考两种模式。
- LiveCodeBench 83.9（全库第13/112）
- SWE-bench Verified 77.2（第16/97）
- Terminal Bench 2.0 59.3（第14/36）
- AIME 2026 94.1
以上三项编程评测均全面超越参数量15倍的 Qwen3.5-397B-A17B。
- GPQA Diamond 87.8
- MMLU Pro 86.2
- C-Eval 91.4
较前代均有小幅提升或持平。
与 Gemini 3.0 Flash、Haiku 4.5、GPT-5.4 Mini 等同类规模竞品相比各有优劣，大致处于同一水平，只是能力侧重有差异。
HLE（顶尖专家综合推理）得分 24.0，较 Qwen3.5-27B 的 24.3 略有下降，与 397B 前代的 28.7 仍有差距——这一能力方向尚需后续版本持续跟进。
- Hugging Face: Qwen/Qwen3.6-27B
- ModelScope: 同步发布
- 在线体验: Qwen Studio
- 阿里云百炼 API: 模型名
qwen3.6-27b，接入准备中 - 兼容 OpenAI 和 Anthropic 两种接口规范
- 推理时建议保持至少 128K token 的上下文长度，以充分发挥思考模式的推理能力
- 原文：微信公众号「DataLearner」
- Qwen 官方发布博客
- Hugging Face 模型页面
- ModelScope 模型页面
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