4月22日、QwenチームはQwen3.6-35B-A3Bのオープンソース化に続き、コミュニティからの要望がさらに高まっていたモデルシリーズのバージョンであるQwen3.6-27Bをリリースしました。270億個のパラメータを持つこの高密度マルチモーダルモデルは、マルチモーダルな思考モードと非思考モードをサポートし、エージェントプログラミングにおける「フラッグシップ」級の性能を実現しています。

具体的には、Qwen3.6-27Bは、WE-bench Verified（77.2対76.2）、SWE-bench Pro（53.5対50.9）、Terminal-Bench 2.0（59.3対52.5）、SkillsBench（48.2対30.0）などの主要なプログラミングベンチマークにおいて、前身であるオープンソースのフラッグシップQwen3.5-397B-A17Bを総合的に上回りました。また、同規模の高密度モデルを大幅に凌駕しました。推論タスクでは、Qwen3.6-27BはGPQA Diamondで87.8のスコアを達成し、数倍の規模のモデルに匹敵する性能を示しました。

さらに、Qwen 3.6-27Bはマルチモーダル処理をネイティブにサポートしており、Qwen 3.6-35B-A3Bと同様に、視覚言語思考モードと非思考モードの両方に対応しています。画像、動画、テキストのマルチモーダル理解を処理でき、視覚的推論、文書理解、視覚的質問応答などのタスクをサポートします。

現在、HyperAIの公式サイト（hyper.ai）のチュートリアルセクションでは、「Qwen3.6-27Bのワンクリックデプロイ」が公開されており、環境設定を完了し、人気のオープンソースモデルを迅速に検証するのに役立ちます！

オンラインで実行:https://go.hyper.ai/pYbes

その他のオンラインチュートリアル：

https://hyper.ai/notebooks

より詳しい情報については、弊社の公式ウェブサイトをご覧ください。

https://hyper.ai

デモの実行

1. hyper.ai のホームページにアクセスした後、「チュートリアル」ページを選択するか、「その他のチュートリアルを表示」をクリックし、「Qwen3.6-27B のワンクリック展開」を選択して、「このチュートリアルを実行」をクリックします。

2. ページがリダイレクトされたら、右上隅の「複製」をクリックして、チュートリアルを独自のコンテナーに複製します。

注：ページの右上で言語を切り替えることができます。現在、中国語と英語が利用可能です。このチュートリアルでは英語で手順を説明します。

3. 「NVIDIA RTX 5090 -4」と「vLLM」のイメージを選択し、「ジョブの実行を続行」をクリックします。

HyperAI は新規ユーザー向けに登録ボーナスを提供しています。わずか $1 で、RTX 5090 のコンピューティング パワー (元の価格は $7) を 20 時間利用でき、リソースは無期限に有効です。

4. リソースが割り当てられるのを待ちます。ステータスが「実行中」に変わったら、「ワークスペースを開く」をクリックしてJupyterワークスペースに入ります。

エフェクト表示

1. ページがリダイレクトされたら、左側のREADMEファイルをクリックし、上部の「実行」をクリックします。

2. プロセスが完了したら、README の手順に従って Open WebUI を起動し、右側の API アドレスをクリックしてデモページに移動します。