Qwen3.6-27B

LLM阿里通义千问

模型简介

Qwen3.6 代的 27B 稠密模型,编码与 agent 表现比上一代明显提升,依旧 Apache-2.0。

参数量
27.8B
上下文
256K
所属
Qwen
类型
纯文本 / 可识别图像
商用
可商用
许可
Apache-2.0
发布
2026-04-21
收录
2026-10-03

可用的部署方式

vLLMvLLM 社区(原 UC Berkeley)

生产环境部署 LLM 的默认答案:PagedAttention 把 KV cache 碎片化问题解决掉,吞吐比朴素实现高一个量级。

推理框架 / 服务引擎PagedAttention张量并行FP8/AWQ/GPTQOpenAI 兼容 API多模态
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llama.cppggml-org(Georgi Gerganov 等)

纯 C/C++ 的推理实现,把大模型塞进 CPU、Mac 统一内存和各种边缘设备,GGUF 量化格式的事实标准。

推理框架 / 服务引擎GGUFCPU / Metal / CUDA / Vulkan1.5~8bit 量化无 Python 依赖
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OllamaOllama

把"下载模型 + 量化 + 起服务"压成一条命令的工具,底层基于 llama.cpp,适合快速验证和个人本地使用。

一体化本地运行工具一行命令拉模型Modelfile 自定义OpenAI 兼容 APIGGUF跨平台
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