¿Puedo ejecutar Qwen 3.5 27B?

Qwen 3.5 27B es el modelo al que recurres cuando un 8B se queda corto y dispones de hardware de verdad para gastar. Es un modelo denso de 27B que maneja chat, razonamiento, programación y visión, así que funciona como un caballo de batalla local y no como un asistente de un solo truco. El consumo es el inconveniente: en 4 bits ronda los 16.4 GB, y conviene tener al menos 24 GB de RAM para cargarlo sin apreturas. Eso descarta una tarjeta de 12 GB como una RTX 3060, donde directamente no entra, y te lleva hacia una GPU de 24 GB o un Mac con Apple Silicon y memoria unificada holgada.

En una RTX 4090 puedes esperar alrededor de 52 tokens por segundo en 4 bits, que fluye más rápido de lo que lees y resulta cómodo para trabajo interactivo. En un M-series Max se asienta cerca de 21 tokens por segundo, todavía bien para chat y programación, pero más lento en generaciones largas; solo con CPU sobre DDR5 baja a unos 3 tokens por segundo, terreno de paciencia. El contexto de 256K es la cifra llamativa, pero trátalo como un techo: en 128K la memoria total sube a unos 45.4 GB, así que en una tarjeta de 24 GB mantén el contexto de trabajo bien por debajo del máximo.

La comparación natural es Gemma 3 27B, el otro modelo de pesos abiertos de 27B con visión en esta categoría de tamaño. Gemma suele ser la apuesta más segura si buscas sobre todo un chat pulido y comprensión de imágenes, mientras que Qwen 3.5 27B en general es más fuerte en programación y razonamiento estructurado, que es donde está su valor diferencial para desarrolladores. La gran ventaja práctica es la licencia: se distribuye bajo Apache 2.0, así que puedes usarlo comercialmente y en producción sin condiciones específicas del proveedor, a diferencia de los términos de pesos abiertos que acompañan a Gemma.