# Qwen3.6 27B

> Fiche du modèle de langage Qwen3.6 27B sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Qwen3.6 27B (Alibaba) : score IA de 75,6, 79e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/qwen3-6-27b/
Origine : Alibaba · Chine · sorti le 22 avril 2026

## Score général

- Score IA : 75,6 (marge à 90 % : de 72,5 à 78,7)
- Rang : 79 (Groupe 8, ex æquo)
- Couverture : 60 % du poids des tâches, 17 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | 74,0 | Rang 66 · 44 % |
| Code | 71,2 | Provisoire · 8 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | non mesuré | Non mesuré |
| Maths | 77,2 | Provisoire · 25 % |
| Sciences | 76,6 | Provisoire · 40 % |
| Français | 73,8 | Rang 54 · 50 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | non mesuré | Non mesuré |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Qwen3.6 27B (Reasoning)](https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-6-27b) | 21,4 | 133e sur 193 | 55,9 jetons/s | 3,68 s | 0,6 $ / 3,6 $ |
| [Qwen3.6 27B (Non-reasoning)](https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-6-27b-non-reasoning) | 19,8 (estimé) | hors classement | 54,9 jetons/s | 3,65 s | 0,6 $ / 3,6 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe ; un indice qu'ils estiment reste hors de ce classement. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-6-27b

## Exécution locale

Tient à partir d'une carte graphique de 24 Go (22 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une Intel Arc Pro B60. Mémoire estimée : 19,2 Go.

- Allégée, 4 bits : 19,2 Go
- Allégée, 8 bits : 33,5 Go
- Complète, 16 bits : 63,9 Go

- Plus petite machine : [Carte graphique 24 Go](https://quelleia.com/local/#carte_graphique_24_go), version allégée à 4 bits
- Carte graphique : [Carte graphique 24 Go](https://quelleia.com/local/#carte_graphique_24_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Intel Arc Pro B60](https://quelleia.com/local/intel-arc-pro-b60/)
- PC portable RTX : [PC portable GeForce RTX 24 Go](https://quelleia.com/local/#pc_portable_rtx_24_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [PC portable avec GeForce RTX 5090](https://quelleia.com/local/pc-portable-geforce-rtx-5090/)
- PC portable Intel : Trop juste
- PC portable Snapdragon : Trop juste
- Mac : [Mac 32 Go](https://quelleia.com/local/#mac_32_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Mac mini M6, 32 Go](https://quelleia.com/local/mac-mini-m6-32go/)
- Ryzen AI Max : [Ryzen AI Max 32 Go](https://quelleia.com/local/#ryzen_ai_max_32_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Ryzen AI Max 385, 32 Go](https://quelleia.com/local/ryzen-ai-max-385-32go/)
- Nvidia DGX : [DGX Spark 128 Go](https://quelleia.com/local/#dgx_spark), version complète ; par exemple [Nvidia DGX Spark](https://quelleia.com/local/dgx-spark/)
- Sans carte graphique : Trop juste
- Serveur : Oui

## Fiche technique

- Prix : 0,53 € / 3,16 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 262 144 jetons (environ 197 000 mots)
- Entrées : Texte, image, vidéo, son
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : 27,8 milliards
- Licence : Poids ouverts (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Non communiqué

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-27B)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=Qwen3.6-27B)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/qwen/qwen3.6-27b)
- Par API : [API Alibaba](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio)
- L'essayer : [Qwen Chat](https://chat.qwen.ai)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 95,2 % | 60,4 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 91,1 % | 78,3 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 84,5 % | 93,5 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 83,9 % | 142,2 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| GPQA Diamond | Sciences | 85,9 % | 77,9 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 84,8 % | 76,9 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, INCLUDE (connaissances) | Français | 75,4 % | 81,4 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 69,5 % | 67,2 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 66,7 % | 67,1 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| DTBench | Raisonnement | 78,1 % | 70,0 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 57,6 % | 83,0 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| LMCA | Raisonnement | 34,53 | 75,8 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| EuroEval, OrangeSum (résumé) | Français | 38 % | 74,9 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| SciCode | Code | 37,3 % | 67,9 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (v2) | Maths | 35,1 % | 77,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (v2) | Maths | 34 % | 76,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, MultiLoKo (connaissances locales) | Français | 31,6 % | 65,8 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 22 % | 79,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 9 % | 62,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| CritPt | Sciences | 0,9 % | 61,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Mystery Game Puzzles | Raisonnement | 7 % | 65,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Qwen3.6 27B ?** Qwen3.6 27B obtient un score IA de 75,6, avec une marge de 72,5 à 78,7, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 79e sur 246 modèles, à partir de 17 mesures.

**Dans quelles tâches Qwen3.6 27B est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont maths (77,2) et sciences (76,6). Sa tâche la plus faible est code (71,2).

**Qwen3.6 27B peut-il tourner en local ?** Tient à partir d'une carte graphique de 24 Go (22 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une Intel Arc Pro B60. Mémoire estimée : 19,2 Go.

**Combien coûte Qwen3.6 27B ?** 0,53 € par million de jetons en entrée et 3,16 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite Qwen3.6 27B ?** Qwen3.6 27B est édité par Alibaba (Chine), et il est sorti le 22 avril 2026. Ses poids sont ouverts.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com