Qwen 3.6 27B vs 35B A3B
Potencia densa vs eficiencia MoE: elige el modelo de pesos abiertos que se adapte a tu hardware y flujo de trabajo
Qwen 3.6 27B es un modelo denso con los 27B de parámetros activos, ofreciendo el mejor rendimiento de programación de pesos abiertos: 77,2% en SWE-bench, 48,2 en SkillsBench (supera a Claude 4.5 Opus con 45,3), 83,9 en LiveCodeBench. Puede funcionar con 16 GB de VRAM usando IQ4_XS GGUF con compresión de caché KV. El 35B A3B usa Mixture-of-Experts con solo 3B de parámetros activos, alcanzando un 73,4% en SWE-bench mientras funciona en Mac M4 16 GB con cuantización Q3 a 20-40 tok/s en hardware de consumo. Misma familia, misma licencia Apache 2.0, diferentes equilibrios.
Benchmarks
Qwen 3.6 27B vs 35B A3B - comparativa detallada de benchmarks y hardware
Resultados completos de benchmarks mostrando la diferencia de rendimiento entre las variantes densa y MoE en ingeniería de software, programación, operaciones de terminal, razonamiento matemático, generación frontend y habilidades prácticas de programación.
El modelo denso 27B supera consistentemente a la variante MoE 35B A3B en todos los benchmarks, pero la diferencia es moderada y predecible. El 35B A3B alcanza aproximadamente el 95% de la calidad del 27B requiriendo solo ~40% del cómputo y funcionando 2-3 veces más rápido. La puntuación de SkillsBench del 27B de 48,2 (superando a Claude 4.5 Opus con 45,3) destaca su fortaleza en criterio ingenieril práctico. Para usuarios de Mac M4 16 GB, el 35B A3B con Q3 es la opción clara. Para usuarios de estaciones de trabajo que priorizan la calidad, el 27B con IQ4_XS cabe en 16 GB de VRAM.
SWE-bench Verified: 77,2% (27B) vs 73,4% (35B A3B)
SkillsBench: 48,2 (27B) supera a Claude 4.5 Opus (45,3)
Terminal-Bench 2.0: 59,3 (27B) vs 51,5 (35B A3B)
35B A3B: 20-40 tok/s en hardware de consumo, Mac M4 16 GB confirmado
27B IQ4_XS: cabe en 16 GB de VRAM con compresión de caché KV (contexto de 100K)
Tabla de benchmarks
27B Denso vs 35B A3B MoE - resultados completos con especificaciones de hardware
Comparativa de benchmarks lado a lado con requisitos de hardware, velocidad de inferencia y métricas de eficiencia para ambos modelos de pesos abiertos.
| Benchmark | Qwen 3.6 27B Denso (todos los parámetros activos) Mejor calidad | Qwen 3.6 35B A3B MoE (3B activos) Mejor eficiencia |
|---|---|---|
SWE-bench Verified Ingeniería de software real | 77.2% | 73.4% |
Terminal-Bench 2.0 Operaciones de terminal | 59.3 | 51.5 |
SkillsBench Habilidades prácticas de programación (Claude 4.5 Opus: 45,3) | 48.2 | - |
AIME 2025 Matemáticas de competición | 94.1% | 92.7% |
LiveCodeBench Generación de código competitivo | 83.9 | 80.4 |
QwenWebBench Generación de código frontend | 1487 | 1397 |
Claw-Eval Avg Programación agéntica de extremo a extremo | 72.4 | 68.7 |
NL2Repo Lenguaje natural a repositorio | 36.2 | - |
Model size (FP16) Tamaño de pesos a precisión completa | 55.6 GB | ~70 GB total |
Minimum VRAM (quantized) Configuración mínima funcional | 16 GB (IQ4_XS + KV cache) | ~17 GB (Q3_K_M) |
Recommended VRAM Operación cómoda con contexto | 24 GB (Q4_K_M) | 24 GB (Q4_K_M) |
Active parameters Parámetros calculados por token | 27B (all) | 3B (of 35B) |
Inference speed (4-bit) tok/s en hardware de consumo | ~10-15 tok/s | 20-40 tok/s |
Mac M4 16GB Portátil Apple Silicon | IQ4_XS (tight) | Q3_K_M (confirmed) |
Datos de benchmarks de las fichas de modelos en HuggingFace y la publicación oficial de Qwen 3.6. Benchmarks de hardware de las pruebas de la comunidad Unsloth. Referencia de SkillsBench: Claude 4.5 Opus puntúa 45,3.
Ecosistema Qwen
Dos modelos de pesos abiertos para cada escenario de despliegue, con licencia Apache 2.0
Tanto si priorizas la máxima calidad (27B, 77,2% SWE-bench) como la eficiencia de hardware (35B A3B, 20-40 tok/s en GPU de consumo), la familia de pesos abiertos Qwen 3.6 tiene el modelo adecuado. Ambos con Apache 2.0, visión, multimodal y soporte de llamadas a herramientas.
Primeros pasos
¿Listo para elegir tu modelo de pesos abiertos Qwen 3.6? Prueba ambos gratis
Prueba ambos modelos en el navegador y luego descarga el que se adapte a tu hardware. 27B para máxima calidad (77,2% SWE-bench, supera a Claude en SkillsBench), 35B A3B para despliegue en GPU de consumo (20-40 tok/s, Mac M4 16 GB confirmado). Ambos con licencia Apache 2.0.