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Qwen: Qwen3.6 27B
qwen/qwen3.6-27b
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Qwen3.6-27B es un modelo de pesos abiertos de 27.000 millones de parámetros del equipo Qwen de Alibaba, publicado en abril de 2026 bajo licencia Apache-2.0 según su ficha. Combina una arquitectura híbrida de atención lineal y atención con compuertas con un codificador de visión, y acepta texto e imágenes; el catálogo de OpenRouter además indica entrada de vídeo. Ofrece un contexto de 262.144 tokens, ampliable hasta cerca de un millón según la ficha, razonamiento opcional con conservación del contexto de pensamiento, llamadas a herramientas y salidas estructuradas. El proveedor lo orienta a programación agéntica, y sus propios benchmarks enfatizan tareas de agentes de código.[1][2]
Puntos fuertes
- Contexto amplio: 262.144 tokens de forma nativa, con ampliación declarada hasta cerca de un millón según la ficha.[1][2]
- Enfoque declarado en programación agéntica: la ficha afirma mejoras en flujos de frontend y razonamiento a nivel de repositorio, y el catálogo incluye un índice de código de Artificial Analysis.[1][2]
- Razonamiento opcional activado por defecto en el listado de OpenRouter, con una opción descrita en la ficha para conservar el contexto de razonamiento entre mensajes, además de herramientas y salidas estructuradas.[1][2]
Limitaciones
- Salida solo de texto: ninguna fuente reporta generación de imágenes, audio ni vídeo.[1][2]
- La evidencia es mayoritariamente del proveedor: las cifras de benchmarks provienen de la ficha de Qwen y solo hay índices externos limitados en el catálogo; valide en su propia carga de trabajo antes de adoptarlo.[1][2]
- La entrada de vídeo aparece solo en el catálogo de OpenRouter, mientras la ficha etiqueta el modelo como imagen-texto-a-texto; confirme las modalidades antes de depender del vídeo. No se indica fecha de corte de conocimiento.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Asistencia de programación agéntica y a nivel de repositorio, acorde con el posicionamiento declarado; conviene pilotearlo antes de asumir que encaja.[2]
- Preguntas y respuestas sobre documentos largos o entradas con imágenes que aprovechen el contexto amplio y el codificador de visión.[1][2]
- Despliegue autoalojado mediante Transformers, vLLM, SGLang o KTransformers para equipos que busquen control sobre pesos abiertos.[2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Qwen: Qwen3.6 27BFuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · Qwen: Qwen3.6 27BFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Qwen3.6 27B is a dense 27-billion-parameter language model from the Qwen Team at Alibaba, released in April 2026. It features hybrid multimodal capabilities — accepting text, image, and video inputs...
Especificaciones
- ID del modelo
- qwen/qwen3.6-27b
- ID canónico
- qwen/qwen3.6-27b-20260422
- Creador
- qwen
- Añadido a OpenRouter
- 27.04.2026
- Longitud de contexto
- 262,144
- Modalidad
- text+image+video->text
- Modalidades de entrada
- text, image, video
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.320 / salida $3.2
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Programación | BB — siguiente 30% de la cohorte | — |
| Agentes | BB — siguiente 30% de la cohorte | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | entrada: video |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 53.7 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 18.5 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Chutesfp8 | 262,144 | $0.250 | $2 | — | — | 100% |
| SiliconFlowfp8 | 262,144 | $0.300 | $3.2 | — | — | 100% |
| DeepInfrafp8 | 262,144 | $0.320 | $3.2 | — | — | 100% |
| Venicefp8 | 256,000 | $0.325 | $3.25 | — | — | 100% |
| Alibaba | 262,144 | $0.450 | $2.7 | — | — | 90% |
| Reka | 262,144 | $0.600 | $6 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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