Qwen 3.6 27B çalıştırabilir miyim?
Alibaba imzalı Qwen 3.6 27B, önerilen 4-bit nicemlemede yaklaşık 24 GB RAM ister (16.4 GB indirme). Donanımın aşağıda anında test ediliyor — hiçbir şey tarayıcından çıkmaz. Apple M-series Max üzerinde yaklaşık ~21 tok/s bekleyebilirsin.
Donanım sinyallerin okunuyor…
Gerçek dünya notları
Qwen 3.6 27B, sohbet, akıl yürütme, kodlama ve görsel işlerini bulutu hiç kullanmadan tek bir yetenekli yerel modelle halletmek isteyenler için Alibaba'nın orta sınıf beygiri. Yoğun (dense) bir 27B model; yani her token'da bütün parametreler çalışıyor ve bu da kapladığı yere yansıyor: 4-bit quant yaklaşık 16.4 GB ve modeli yükleyebilmek için bile en az 24 GB civarı RAM gerekiyor. Bu da onu RTX 3060 gibi 12 GB'lık bir kartın erişiminin dışına atıyor; oraya hiç sığmıyor. Net olarak 24 GB'lık bir RTX 4090'ın ya da daha yüksek bellekli Apple Silicon Mac'lerin alanı.
Bir 4090'da 4-bit'te kabaca 52 token/saniye bekleyebilirsiniz; bu, okuduğunuzdan daha hızlı akıyor ve etkileşimli bir asistan için gerçekten akıcı hissettiriyor. M serisi Max'te ise 21 tok/s civarına oturuyor, sohbet ve kodlama için hâlâ rahat bir hız. 256K bağlam penceresi öne çıkan rakam, ama bunu varsayılan değil bir tavan olarak görün. Pencereyi doldurdukça bellek hızla tırmanıyor: 128K bağlamda toplam çalışma seti yaklaşık 45.4 GB tutuyor. Yani iş istasyonu sınıfı bir kurulumunuz yoksa günlük bağlamı makul tutun ve uzun pencereyi gerçekten ihtiyaç duyan o nadir işe saklayın.
Diğer bariz 27B seçeneği olan Gemma 3 27B ile karşılaştırıldığında ikisi karşılıklı puan kazanıyor: Gemma 3 sohbet ve görseli kapsıyor, Qwen 3.6 27B ise aynı görsel destekli temelin üzerine genelde daha güçlü kodlama ve akıl yürütme ekliyor; bu da her iş için tek model isteyenler için onu daha kapsamlı seçenek yapıyor. Belleğiniz kısıtlıysa çok daha küçük olan Qwen 3 1.7B gerçekçi yedek, ama yalnızca sohbet yapıyor; akıl yürütmüyor ya da görsel görmüyor. Qwen 3.6 27B'nin öne çıkan özelliği, tek bir yoğun modelde sunduğu bu genişlik. Üstelik Apache 2.0 altında geliyor; yani lisans derdi olmadan ticari olarak ve üretimde kullanabilirsiniz.
Teknik özellikler
Nicemlemeye göre boyut
| Nicemleme | Bit/ağırlık | İndirme | Min RAM | Kalite |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 11.3 GB | 16 GB | Belirgin kayıp |
| Q4_K_MÖnerilen | 4.85 | 16.4 GB | 24 GB | Önerilen |
| Q5_K_M | 5.65 | 19.1 GB | 32 GB | Yüksek |
| Q8_0 | 8.5 | 28.7 GB | 48 GB | Orijinale yakın |
| F16 | 16 | 54.0 GB | 96 GB | Orijinal |
Boyutlar parametre sayısı × ağırlık başına bit üzerinden tahmindir; gerçek GGUF sürümleri biraz farklı olabilir. · Veri güncellemesi: 2026-06-11 · Bu sayıları nasıl hesaplıyoruz? →
Bağlam uzunluğuna göre bellek ihtiyacı
| Bağlam | KV önbelleği (tahmini) | Toplam bellek (Q4) |
|---|---|---|
| 4K token | ~0.9 GB | ~17.3 GB |
| 8K token | ~1.8 GB | ~18.2 GB |
| 32K token | ~7.3 GB | ~23.7 GB |
| 128K token | ~29.0 GB | ~45.4 GB |
KV önbelleği bağlam uzunluğuyla büyür — 4K'da sığan model 32K'da belleği doldurabilir. Tahminler grouped-query attention ile FP16 önbellek varsayar; gerçek kullanım çalışma ortamına göre değişir.
Donanıma göre tahmini hız
| Donanım | Bant genişliği | ~Hız |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | VRAM'e sığmaz |
| 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 |
Token üretimi bellek bant genişliğiyle sınırlıdır: tok/s ≈ bant genişliği × 0,85 ÷ Q4 model boyutu. Gerçek değerler çalışma ortamına ve bağlam uzunluğuna göre değişir.
Yerel çalıştır
En kolay yol Ollama — tek komutla sohbete başla:
ollama run qwen3.6:27bKaynaklar ve indirme