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EN 4 QUESTIONSTrouver mon modèle
Fiche modèle · édition du

Qwen3.6 27B

Alibaba · Chine · sorti le Alibaba · Chine · 22 avril 2026

  • Sans réflexion
  • Poids ouverts
  • Carte graphique 24 Go
75,6de 72,4 à 78,8Rang 92 · 60 %?
Empreinte?
Raisonnement72,7Code70,8AgentsUsageMaths77,2Sciences76,4Français74,3VisionÉcritureWeb

Son bilan?

  • Au classement général, 92e sur 257, ex æquo avec 23 autres modèles dont les marges d'erreur se recouvrent.
  • Pas encore classé en raisonnement, code, maths et sciences : trop peu de mesures.
  • Pas encore mesuré en tâches d'agent, usage courant, compréhension d'images, écriture et création web.
L'essayer surQwen Chat (nouvel onglet)

Estimationenviron 2,1 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime

Score général?

75,6de 72,4 à 78,8

Rang92Groupe 7, ex æquoCouverture60 %16 mesures

Pourquoi ce score ? →Comment lire un score →

Les dix tâches?

Artificial Analysis

Hors du score

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index. 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 évaluéeIndiceRang chez euxVitessePremier jetonPrix par million de jetonsentrée / sortie
Qwen3.6 27B (Reasoning)21,4non publié0,0 jetons/s0,00 s0,6 $ / 3,6 $
Qwen3.6 27B (Non-reasoning)19,8non publié0,0 jetons/s0,00 s0,6 $ / 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. Relevé le 26 octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis

Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION

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.

Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits19,2 GoAllégée, 8 bits33,5 GoComplète, 16 bits63,9 GoLe pointillé marque 22 Go, la mémoire utile d'une carte graphique de 24 Go. Au-delà, le modèle ne tient plus sur cette machine.
Vitesse de générationEstimation pour un contexte court : le débit mémoire de chaque machine divisé par ce que le modèle relit à chaque jeton dans la version qui y tient, ramené à ce que donnent les 7 mesures publiées qui servent d'étalon. Dans chaque famille, la plus petite machine à débit publié où il tient, la moins rapide à mémoire égale. Comment on l’estime.

Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.

Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.

Fiche technique

Prix
0,54 € / 3,21 €entrée / sortie, par million de jetons
Fenêtre de contexte
262 144 jetonsenviron 197 000 mots
Entrées
Texte, image, vidéo
Réflexion
Non communiqué
Paramètres
27,8 milliards
Licence
Poids ouvertspoids ouverts, téléchargeables
Classe énergétique
Non communiquée
Hébergement en Europe
Non communiqué
Connaissances jusqu'à
Non communiqué

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

Toutes les mesures

19 mesures · d'où vient le score
BenchmarkRésultatÉquivaut à?RéflexionÉtatSource
EuroEval, Allociné (sentiment)95,2 %59,9InconnueSATURÉeuroeval.com
OTIS Mock AIME 2024-202591,1 %78,1InconnueSATURÉepoch.ai
GPQA Diamond85,9 %78,0InconnueSATURÉepoch.ai
EuroEval, HellaSwag (bon sens)84,5 %94,0InconnueACTIFeuroeval.com
EuroEval, ELTeC (noms propres)83,9 %140,1InconnueACTIFeuroeval.com
GPQA Diamond84,8 %76,8SansSATURÉepoch.ai
EuroEval, INCLUDE (connaissances)75,4 %83,2InconnueACTIFeuroeval.com
EuroEval, FQuAD (compréhension)69,5 %69,8InconnueACTIFeuroeval.com
OTIS Mock AIME 2024-202566,7 %67,0SansSATURÉepoch.ai
DTBench78,1 %70,0InconnueSATURÉconceptualreasoning.ai
EuroEval, ScaLA (grammaire)57,6 %83,2InconnueACTIFeuroeval.com
LMCA34,5375,9InconnueACTIFconceptualreasoning.ai
Voir les 7 autres mesures
EuroEval, OrangeSum (résumé)38 %77,6InconnueACTIFeuroeval.com
SciCode37,3 %66,8SansACTIFartificialanalysis.ai
FrontierMath, paliers 1 à 3 (v2)35,1 %77,1InconnueSATURÉepoch.ai
FrontierMath, paliers 1 à 3 (v2)34 %76,7SansSATURÉepoch.ai
EuroEval, MultiLoKo (connaissances locales)31,6 %66,0InconnueACTIFeuroeval.com
CritPt0,9 %59,3SansACTIFepoch.ai
Mystery Game Puzzles7 %67,1SansACTIFepoch.ai

Source : Artificial Analysis pour CritPt et SciCode. Ces mesures, relayées par Epoch AI, comptent dans le score IA avec leur accord.

En bref

Quel est le score de Qwen3.6 27B ?
Qwen3.6 27B obtient un score IA de 75,6, avec une marge de 72,4 à 78,8, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 92e sur 257 modèles, à partir de 16 mesures.?
Dans quelles tâches Qwen3.6 27B est-il le plus fort ?
Ses deux meilleures tâches sont maths (77,2) et sciences (76,4). Sa tâche la plus faible est code (70,8).
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 ?
0,54 € par million de jetons en entrée et 3,21 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 2,1 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. 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.

Ses voisins?