Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Alibaba · pașaport de model

Qwen: Qwen3.6 27B

qwen3-6-27b

Ponderi deschise
27.8B parametri
262,144 context
Lansat 2026-04-21(repo HF creat)

Cea mai bună percentilă: 78.1IFBench (Artificial Analysis)
Poziția în cohortă: 63.0mediană 59.2

Ce spun datele

Evaluat pe 4 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Neuniform: 8 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 78.1 pct pe IFBench (Artificial Analysis) față de 70.1 pct pe LiveBench.

IFBench (Artificial Analysis)78.1 pct67.6%Verifică →
AIME (matematică)73 pct91.1%Verifică →
GPQA Diamond70.1 pct85.9%Verifică →
LiveBench70.1 pct64.0%Verifică →
GeneralNeevaluat
WebDev ArenaNeevaluat
Vision ArenaNeevaluat
Factuality ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat
ProgramareNeevaluat
Urmarea instrucțiunilorNeevaluat
Prompturi dificileNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

RepositoryQwen/Qwen3.6-27B

Parametri27.8B

ArhitecturăQwen3_5ForConditionalGeneration

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "Qwen/Qwen3.6-27B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APIqwen/qwen3.6-27b

Lungime context262,144 tokeni

Ieșire maximă65,536 tokeni

Acceptătext, image, video

Preț intrare$0.25 per 1M tokeni

Preț intrare din cache$0.03 per 1M tokeni

Preț ieșire$2 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyInclude reasoningLogit biasLogprobsMax tokensMin-pPresence penaltyReasoningRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTool choiceTool callingTop-kTop logprobsTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen/qwen3.6-27b","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

qwen3.6-27b stands at 63 (raw mean 72.8) — measured on 4 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
qwen3.6-27b stands at 63 versus a cohort median of 59.2 across 224 models released within 180 days — above the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →