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 todos los 27B de parámetros activos, entregando el mejor rendimiento de programación de pesos abiertos: 77.2% SWE-bench, 48.2 SkillsBench (supera a Claude 4.5 Opus con 45.3), 83.9 LiveCodeBench. Puede correr con 16GB 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 73.4% SWE-bench mientras corre en Mac M4 16GB con cuantización Q3 a 20-40 tok/s en hardware de consumo. Misma familia, misma licencia Apache 2.0, diferentes compensaciones.
Benchmarks
Qwen 3.6 27B vs 35B A3B - comparación detallada de benchmarks y hardware
Resultados completos de benchmarks mostrando la brecha 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 brecha es moderada y predecible. El 35B A3B alcanza aproximadamente el 95% de la calidad del 27B mientras requiere solo ~40% del cómputo y corre 2-3x más rápido. El puntaje de SkillsBench del 27B de 48.2 (superando a Claude 4.5 Opus con 45.3) destaca su fortaleza en juicio práctico de ingeniería. Para usuarios de Mac M4 16GB, el 35B A3B con Q3 es la opción clara. Para usuarios de estaciones de trabajo que priorizan calidad, el 27B con IQ4_XS cabe en 16GB 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 16GB confirmado
27B IQ4_XS: cabe en 16GB VRAM con compresión de caché KV (100K de contexto)
Tabla de benchmarks
27B Denso vs 35B A3B MoE - resultados completos con especificaciones de hardware
Comparación lado a lado de benchmarks 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 del mundo 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 competencia | 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 principio a fin | 72.4 | 68.7 |
NL2Repo Lenguaje natural a repositorio | 36.2 | - |
Tamaño del modelo (FP16) Tamaño de pesos a precisión completa | 55.6 GB | ~70 GB total |
VRAM mínima (cuantizado) Configuración mínima funcional | 16 GB (IQ4_XS + caché KV) | ~17 GB (Q3_K_M) |
VRAM recomendada Operación cómoda con contexto | 24 GB (Q4_K_M) | 24 GB (Q4_K_M) |
Parámetros activos Parámetros calculados por token | 27B (todos) | 3B (de 35B) |
Velocidad de inferencia (4 bits) tok/s en hardware de consumo | ~10-15 tok/s | 20-40 tok/s |
Mac M4 16GB Laptop Apple Silicon | IQ4_XS (ajustado) | Q3_K_M (confirmado) |
Datos de benchmarks de las tarjetas de modelo en HuggingFace y el lanzamiento oficial de Qwen 3.6. Benchmarks de hardware de pruebas de la comunidad Unsloth. Referencia SkillsBench: Claude 4.5 Opus obtiene 45.3.
Ecosistema Qwen
Dos modelos de pesos abiertos para cada escenario de despliegue - licencia Apache 2.0
Ya sea que priorices máxima calidad (27B, 77.2% SWE-bench) o 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 bajo Apache 2.0 con soporte de visión, multimodal y 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, 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 16GB confirmado). Ambos con licencia Apache 2.0.