Qwen3.6-27B (OBLITERATUS)

独立证据与社区反馈

9 个独立来源 · 另 1 官方/转载最近验证 2026-06-21

社区普遍认为 Qwen3.6-27B 是本地编码与 agentic 工作流的突破性模型：密集架构使其在消费级 GPU 上即可运行，编码和工具调用能力超越参数量大一个数量级的前代 MoE 模型，是首个被验证能在实际工作中与 Claude Code 抗衡的本地模型；abliterated 版本提供了无审查使用路径，但会引入基准测试退化的代价。

• 编码与 agentic 基准超越 397B 参数的前代 MoE 模型 Qwen3.5-397B-A17B
• 密集架构消除 MoE 路由复杂度，比 MoE 模型更易于本地部署
• 工具调用能力优于 Gemma 4 26B，不会陷入工具调用循环
• 首个在实际工作中能对抗 Claude Code 的本地模型
• 可在消费级 GPU（RTX 3090、双 RTX 5060 Ti）上以可用速度运行
• abliterated 版本移除了模型内置的拒绝行为，支持无审查使用
• 262K 上下文窗口，可扩展至 100 万 token
• Apache 2.0 开源许可
• 在 AIME 数学基准上显著优于 Qwen3.5 27B 和 Gemma 4 31B
• 边际电力成本仅 $0.010/百万 token
• 搭配 MTP 投机解码在 RTX 3090 上达到 64–67 tok/s
• 原生多模态支持
• 内置 Thinking Preservation 机制

• abliteration 会降低基准表现，Heretic 方法 GSM8K 无效率达 74.5%（基础模型 68.2%）
• HauhauCS/Reaper Abliteration 工具被指抄袭 Heretic（AGPL-3.0），剥离署名后重新授权为 PolyForm Noncommercial
• 部分基准上 Qwen3.6 表现落后于 Qwen3.5 和 Gemma 4
• vLLM 在测试的消费级 GPU 配置上内存上限仅 16K
• 高并发请求在 300 秒测试预算下超时
• 推理模型在 GSM8K 上有 23–75% 的题目在给出答案前耗尽思考预算

• 社区实测Qwen3.6-27B Abliterated + MTP GGUF — uncensored with speculative decoding (64–67 tok/s on RTX 3090) : r/LocalLLM
• 社区实测Wow, Qwen3.6-27B is good : r/LocalLLM - Reddit
• 社区实测Qwen3 27B beat Gemma 4 26B for tool calling : r/LocalLLaMA
• 社区实测85 GPU-hours comparing 5 abliteration methods on Qwen3.6-27B: benchmarks, safety, weight forensics
• 社区实测Qwen3.6:27b is the first local model that actually holds up against ...
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• 官方/厂商OBLITERATUS/Qwen3.6-27B-OBLITERATED - Hugging Face

可信度842对提示非拒答率95.84%, MMLU-Pro与源模型匹配, GGUF四量化级别可用