01Lo que sabe hacer
- SWE-bench Verified 77.2%
- Multimodal nativo
- 262k ctx (1M YaRN)
- Apache 2.0
- —16+ GB en Q4
- —Arquitectura híbrida (requiere una versión reciente de llama.cpp con soporte para esta arquitectura)
05Instalar
Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.
02Memoria requerida
VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.
¿Qué hardware necesitas para Qwen 3.6 27B?
Para ejecutar Qwen 3.6 27B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 16 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5070 Ti 16 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.
Enlaces de afiliación — posible comisión sin coste adicional para ti, recomendación independiente. Como socio de Amazon, QuéLLM obtiene beneficios de las compras que cumplen las condiciones requeridas.
Cuando te desplazas: Qwen 3.6 27B también funciona en un Portátil RTX (16 GB de VRAM) →
03Velocidad estimada
Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.
04Benchmarks públicos
Puntuaciones reproducidas desde las model cards o MMLU-Pro / comunitarias. Unidad: % de respuestas correctas.