@千问大模型 @通义实验室 Qwen3.6 的第二款开源模型来啦——社区呼声极高的 Dense 模型 Qwen3.6-27B！ 270 亿参数，Dense架构，原生多模态，支持 Thinking / Non-Thinking 双模式 👉 modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.6-27B 这是一款对个人开发者更友好的模型： ·Dense架构，部署友好——不需要 MoE 路由，单机多卡即可起服务，显存占用、推理延迟、吞吐表现都更可预期，对私有化部署和本地推理极度友好。 ·智能体编程能力打到旗舰级——SWE-bench、Terminal-Bench、SkillsBench 等 Agentic Coding 核心榜单全面领先同规模模型,部分指标追平 Claude 4.5 Opus。 ·原生多模态 + 思考/非思考双模式——保留 Qwen3.6 系列的 Thinking Mode 能力,同时支持图像、视频、文档理解。 看官方提供的Benchmark，三个数据值得关注: ·Terminal-Bench 2.0:59.3 端到端 Agent 跑 shell 任务的基准，Qwen3.6-27B 和 Claude 4.5 Opus 同分； ·Claw-Eval Pass^3:60.6，比 Claude 4.5 Opus 高 1 分，Pass^3 考的是"同一任务连做三次都要对"，衡量稳定性而不是一次爆发； ·AndroidWorld:70.3，移动端 GUI Agent 基准，做 Mobile Agent、RPA 可以重点关注。 以上，Qwen3.6-27B 证明了Dense模型在 Agentic Coding 这个最吃工程能力的赛道上，依然能跑出旗舰表现。对想本地跑 Agent、做微调、做私有化的开发者，27B 稠密基本是现阶段开源社区最甜的规格 #qwen #qwen36 #千问大模型 #Dense #稠密模型 #modelscope #魔搭社区 #小红书科技AMA