← Все моделиПРОВЕРКА МОДЕЛИ

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

Параметры27B
Контекстное окно256K токенов
РазработчикAlibaba
ЛицензияApache 2.0
Дата выхода2026-04
Лучше всего дляЧат, Рассуждения, Код, Изображения

Размер по квантизации

КвантизацияБит/весЗагрузкаМин. RAMКачество
Q2_K3.3511.3 GB16 GBЗаметная потеря
Q4_K_MРекомендуется4.8516.4 GB24 GBРекомендуется
Q5_K_M5.6519.1 GB32 GBВысокое
Q8_08.528.7 GB48 GBПочти оригинал
F161654.0 GB96 GBОригинал

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

КонтекстKV-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

ЖелезоПропускная способность~Скорость
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/sНе поместится в VRAM
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~52 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~5 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~14 tok/s
Apple M-series Max410 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 qwen3.6:27b

Частые вопросы