Могу ли я запустить Qwen 3.6 27B?
Модели Qwen 3.6 27B от Alibaba нужно около 24 GB RAM при рекомендуемой 4-битной квантизации (загрузка 16.4 GB). Проверка вашего железа — ниже: мгновенно, ничего не покидает ваш браузер. Ожидайте примерно ~21 tok/s на Apple M-series Max.
Считываем характеристики вашего железа…
Заметки из практики
Qwen 3.6 27B — это среднеклассовая рабочая лошадка от Alibaba для тех, кто хочет закрывать чат, рассуждения, программирование и работу с изображениями одной толковой локальной моделью, вообще не обращаясь к облаку. Это плотная (dense) модель на 27B, то есть на каждом токене задействуются все параметры, и это сразу отражается на потребляемой памяти: 4-битная квантизация занимает около 16.4 GB, а чтобы просто загрузить модель, нужно как минимум порядка 24 GB RAM. Из-за этого она в принципе не помещается на 12-гигабайтную карту вроде RTX 3060 — туда она не влезает совсем. Это территория RTX 4090 с 24 GB или Mac на Apple Silicon с большим объёмом памяти.
На 4090 в 4-битном режиме можно рассчитывать примерно на 52 токена/с — это быстрее, чем вы успеваете читать, и для интерактивного ассистента ощущается по-настоящему плавно. На Apple Silicon серии Max скорость оседает в районе 21 tok/s, чего вполне комфортно хватает для чата и кодинга. Контекстное окно в 256K — заметная цифра, но воспринимайте её как потолок, а не как значение по умолчанию. По мере заполнения окна память растёт стремительно: при контексте 128K общий рабочий набор занимает около 45.4 GB. Так что, если у вас нет сборки уровня рабочей станции, держите повседневный контекст в разумных рамках, а длинное окно приберегите для тех редких задач, где оно действительно нужно.
В сравнении с другим очевидным вариантом на 27B — Gemma 3 27B — обе модели набирают очки по-своему: Gemma 3 закрывает чат и изображения, а Qwen 3.6 27B на той же базе с поддержкой картинок добавляет в целом более сильное программирование и рассуждения, что делает её более универсальным выбором для тех, кому нужна одна модель на все задачи. Если памяти в обрез, реалистичной запасной опцией будет куда меньшая Qwen 3 1.7B, но она только болтает: не рассуждает и не видит изображений. Главная сильная сторона Qwen 3.6 27B — именно эта широта возможностей в одной плотной модели. К тому же она выходит под Apache 2.0, то есть её можно без лицензионной головной боли использовать коммерчески и в продакшене.
Характеристики
Размер по квантизации
| Квантизация | Бит/вес | Загрузка | Мин. RAM | Качество |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 11.3 GB | 16 GB | Заметная потеря |
| Q4_K_MРекомендуется | 4.85 | 16.4 GB | 24 GB | Рекомендуется |
| Q5_K_M | 5.65 | 19.1 GB | 32 GB | Высокое |
| Q8_0 | 8.5 | 28.7 GB | 48 GB | Почти оригинал |
| F16 | 16 | 54.0 GB | 96 GB | Оригинал |
Размеры рассчитаны как число параметров × бит на вес; реальные сборки GGUF немного отличаются. · Данные обновлены: 2026-06-11 · Как мы считаем эти цифры →
Память в зависимости от длины контекста
| Контекст | KV-кэш (оценка) | Всего памяти (Q4) |
|---|---|---|
| 4K токенов | ~0.9 GB | ~17.3 GB |
| 8K токенов | ~1.8 GB | ~18.2 GB |
| 32K токенов | ~7.3 GB | ~23.7 GB |
| 128K токенов | ~29.0 GB | ~45.4 GB |
KV-кэш растёт вместе с длиной контекста — модель, которая помещается при 4K, может упереться в нехватку памяти при 32K. Оценки предполагают FP16-кэш с grouped-query attention; реальное потребление зависит от рантайма.
Оценка скорости по железу
| Железо | Пропускная способность | ~Скорость |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | Не поместится в VRAM |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~52 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~5 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~14 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~21 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~3 tok/s |
Генерация токенов упирается в пропускную способность памяти: tok/s ≈ пропускная способность × 0,85 ÷ размер модели при Q4. Реальные цифры зависят от рантайма и длины контекста.
Запустите локально
Проще всего через Ollama — одна команда, и можно общаться:
ollama run qwen3.6:27bИсточники и загрузки
Ollama Library
Скачайте и запустите модель одной командой.
ollama.comHugging Face
Веса модели, файлы и подробности лицензии.
huggingface.coОфициальный репозиторий на GitHub
Исходный код, релизы и issues от Alibaba.
github.comAlibaba — официальная страница
Официальная страница и документация от Alibaba.
qwen.ai