Qwen 3.6 27B vs 35B A3B
Potenza densa vs efficienza MoE - scegli il modello open-weight adatto al tuo hardware e flusso di lavoro
Qwen 3.6 27B è un modello denso con tutti i 27B parametri attivi, che offre le migliori prestazioni open-weight nel coding: 77,2% SWE-bench, 48,2 SkillsBench (batte Claude 4.5 Opus a 45,3), 83,9 LiveCodeBench. Può girare su 16GB VRAM usando IQ4_XS GGUF con compressione KV cache. Il 35B A3B usa Mixture-of-Experts con solo 3B parametri attivi, raggiungendo 73,4% SWE-bench e girando su Mac M4 16GB con quantizzazione Q3 a 20-40 tok/s su hardware consumer. Stessa famiglia, stessa licenza Apache 2.0, compromessi diversi.
Benchmark
Qwen 3.6 27B vs 35B A3B - confronto dettagliato benchmark e hardware
Risultati benchmark completi che mostrano il divario prestazionale tra le varianti densa e MoE su ingegneria del software, coding, operazioni terminale, ragionamento matematico, generazione frontend e competenze pratiche di coding.
Il modello denso 27B supera costantemente la variante MoE 35B A3B su tutti i benchmark, ma il divario è moderato e prevedibile. Il 35B A3B raggiunge circa il 95% della qualità del 27B richiedendo solo ~40% del calcolo e girando 2-3 volte più veloce. Il punteggio SkillsBench del 27B di 48,2 (che batte Claude 4.5 Opus a 45,3) evidenzia la sua forza nel giudizio ingegneristico pratico. Per gli utenti Mac M4 16GB, il 35B A3B a Q3 è la scelta chiara. Per gli utenti workstation che danno priorità alla qualità, il 27B con IQ4_XS entra in 16GB VRAM.
SWE-bench Verified: 77,2% (27B) vs 73,4% (35B A3B)
SkillsBench: 48,2 (27B) batte Claude 4.5 Opus (45,3)
Terminal-Bench 2.0: 59,3 (27B) vs 51,5 (35B A3B)
35B A3B: 20-40 tok/s su hardware consumer, Mac M4 16GB confermato
27B IQ4_XS: entra in 16GB VRAM con compressione KV cache (contesto 100K)
Tabella benchmark
27B Denso vs 35B A3B MoE - risultati completi con specifiche hardware
Confronto benchmark affiancato con requisiti hardware, velocità di inferenza e metriche di efficienza per entrambi i modelli open-weight.
| Benchmark | Qwen 3.6 27B Denso (tutti i parametri attivi) Migliore qualità | Qwen 3.6 35B A3B MoE (3B attivi) Migliore efficienza |
|---|---|---|
SWE-bench Verified Ingegneria del software reale | 77.2% | 73.4% |
Terminal-Bench 2.0 Operazioni terminale | 59.3 | 51.5 |
SkillsBench Competenze pratiche di coding (Claude 4.5 Opus: 45,3) | 48.2 | - |
AIME 2025 Matematica competitiva | 94.1% | 92.7% |
LiveCodeBench Generazione di codice competitiva | 83.9 | 80.4 |
QwenWebBench Generazione di codice frontend | 1487 | 1397 |
Claw-Eval Avg Coding agentico end-to-end | 72.4 | 68.7 |
NL2Repo Dal linguaggio naturale al repository | 36.2 | - |
Model size (FP16) Dimensione pesi a piena precisione | 55.6 GB | ~70 GB total |
Minimum VRAM (quantized) Configurazione minima funzionante | 16 GB (IQ4_XS + KV cache) | ~17 GB (Q3_K_M) |
Recommended VRAM Funzionamento confortevole con contesto | 24 GB (Q4_K_M) | 24 GB (Q4_K_M) |
Active parameters Parametri calcolati per token | 27B (all) | 3B (of 35B) |
Inference speed (4-bit) tok/s su hardware consumer | ~10-15 tok/s | 20-40 tok/s |
Mac M4 16GB Laptop Apple Silicon | IQ4_XS (tight) | Q3_K_M (confirmed) |
Dati benchmark dalle schede modello HuggingFace e dal rilascio ufficiale Qwen 3.6. Benchmark hardware dai test della community Unsloth. Riferimento SkillsBench: Claude 4.5 Opus ottiene 45,3.
Ecosistema Qwen
Due modelli open-weight per ogni scenario di deployment - licenza Apache 2.0
Che tu dia priorità alla massima qualità (27B, 77,2% SWE-bench) o all'efficienza hardware (35B A3B, 20-40 tok/s su GPU consumer), la famiglia open-weight Qwen 3.6 ha il modello giusto. Entrambi con Apache 2.0, visione, multimodale e supporto tool calling.
Inizia
Pronto a scegliere il tuo modello open-weight Qwen 3.6? Prova entrambi gratis
Prova entrambi i modelli nel browser, poi scarica quello adatto al tuo hardware. 27B per la massima qualità (77,2% SWE-bench, batte Claude su SkillsBench), 35B A3B per deployment su GPU consumer (20-40 tok/s, Mac M4 16GB confermato). Entrambi con licenza Apache 2.0.