AL
Qwen3.6 27B (Reasoning) Reasoning
Alibabatextreasoningproprietary
Модель Qwen3.6 27B от Alibaba с индексом интеллекта 21.4. Поддерживает пошаговые рассуждения, контекстное окно — 262 тыс. токенов, скорость вывода около 0 токенов/с. Стоимость — $0.6 за 1М входных и $3.6 за 1М выходных токенов.
Ключевые метрикиverified
AIKraft Index21.4#198 из 669
Контекст262kтокенов
Output speed0.0 t/sизмерено
TTFT0.0 sизмерено
Blended цена₽113$1.35 / 1M
МодальностьТекстоваяс рассуждением
Обзор
Qwen3.6 27B — модель от Alibaba. Ориентирована на задачи, где важны глубина рассуждений и длинный горизонт: агентное программирование, анализ больших кодовых баз, научный ресёрч и многошаговая работа с инструментами.
Контекстное окно — 262 тыс. токенов, скорость вывода — ~0 токенов/с. Композитный индекс интеллекта — 21.4 из 100 — #197 из 669 в рейтинге AIKraft. Доступ из РФ — через сторонние прокси-сервисы. Цена — $0.6 за 1M входных и $3.6 за 1M выходных токенов.
Уровни рассуждений
Qwen3.6 27B — уровни reasoning
разные уровни усилий одной модели · каждый — отдельная карточка
| Уровень | Intelligence | Цена in/out $/1M | Контекст | Скорость t/s | |
|---|---|---|---|---|---|
| Non-reasoning | 19.8 | $0.6 / $3.6 | 262k | 0 | ↗ |
| Reasoning · эта страница | 21.4 | $0.6 / $3.6 | 262k | 0 | • |
Бенчмарки
Результаты на эвалах
Coding Index: 53.7
| Бенчмарк | Значение |
|---|---|
| τ²-bench | 94.2% |
| GPQA Diamond | 84.2% |
| LCR | 77.3% |
| IFBench | 67.6% |
| Terminal-Bench v2.1 | 60.7% |
| SciCode | 42.8% |
| Terminal-Bench Hard | 34.8% |
| HLE | 23.1% |
| τ-bench Banking | 16.7% |
21.4/ 100место в рейтинге#198
композитный индекс · вклад эвалов
взвешенная композиция реальных эваловметодология →
Производительность и цена
Скорость, стоимость и положение на Pareto-фронте
скорость и TTFT — измеренные значения, не заявленные вендором
Скорость
0.0 t/s
Output speed
0.0 s
TTFT
Контекстное окно
262k заявленный контекст
Цена за 1M токенов
Input входные$0.60₽50
Output выходные$3.60₽301
Blended 3:1$1.35₽113
курс ЦБ РФ · $1 = ₽83.48
Калькулятор стоимости в ₽
M ток.
M ток.
≈ стоимость в месяц—
Pareto-фронт среди соседей
Qwen3.6 27B
соседи
пунктир — Pareto-граница
Провайдеры / API
Где доступна модель: цены, контекст и аптайм по хостерам
▲ — лучшее значение · данные: OpenRouter (цены, контекст, аптайм 24ч) и Artificial Analysis (скорость и TTFT офиц. API)
Из России напрямую работает 3 из 3 провайдеров этой модели. Колонка «Из РФ» — наша собственная проверка от 19.08.2026: запрос к API провайдера с российского IP плюс сверка с официальным списком поддерживаемых стран вендора. Проверяется сетевой доступ и политика вендора, а не возможность оплаты российской картой.
| Провайдер | Input $/1M | Output $/1M | Скорость | TTFT | Контекст | Аптайм 24ч | Из РФ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AAlibaba офиц. API | $0.45 | $2.70 | — | — | 262K | 99.8% | да |
| DDeepInfra | $0.32 | $3.20 | — | — | 262K | 99.9% | да |
| VVenice | $0.33 | $3.25 | — | — | 256K | 99.4% | да |
Сравнения и подборки
Прямые сравнения с конкурентами и подборки, в которые входит Qwen3.6 27B
Нужна эта модель в вашей компании?
Развернём её (self-host или API), подключим под ваши задачи и обучим команду. Бесплатный ИИ-аудит — 30 минут.
Сравнение
Похожие модели
ближайшие по AIKraft Index · radar по реальным эвалам
| Модель | Index | Код | Контекст | Цена $/1M | Скорость |
|---|---|---|---|---|---|
| KW KAT Coder Pro V2 | 21.7 | 60 | 256k | $0.53 | 0 |
| OP GPT-6 Luna | 21.5 | — | 1m | $0.2 | 124 |
| DE DeepSeek V3.2 | 21.5 | 44 | 128k | $0.32 | 0 |
| AL Qwen3.5 397B A17B | 21.4 | — | 262k | $1.35 | 84 |
| AL Qwen3.6 27B | 21.4 | 54 | 262k | $1.35 | 0 |
| AL Qwen3 Max Thinking | 21.3 | — | 256k | $0 | 0 |
| OP GPT-5.6 Luna | 21 | 44 | 1m | $0.45 | 0 |
| MI MiniMax-M2.1 | 20.9 | — | 205k | $0.53 | 0 |
| OP GPT-5.6 Terra | 20.8 | 52 | 1m | $4.5 | 99 |
Qwen3.6 27B21.4
Qwen3.5 397B A17B21.4
Qwen3 Max Thinking21.3
Новости и материалы
Связанные новости и разборы
упоминания Qwen3.6 27B в ленте и материалах редакции
Связанные новости
5 в ленте
Релиз
NVIDIA Jetson AGX Thor: 6.4x ускорение Agentic AI с TensorRT Edge-LLM
16.09.2026
Исследование
Qwen3.6-27B: Как вера в «автоматическую проверку» делает ИИ злым
03.09.2026
Исследование
Matryoshka NLAs: как заставить LLM говорить о главном в начале
06.08.2026
Исследование
J-Space: Как meta-токены раскрывают алгоритмы Qwen3.6
20.07.2026
Исследование
Квантование Qwen3.6-27B на M5 Max: 90% точность, но нулевая стат. значимость
15.07.2026