Qwen3.6-27B: 270억 dense 모델에서 플래그십급 코딩 성능

Qwen3.6-27B는 270억 파라미터 dense 멀티모달 모델로 공개됐고, 하나의 통합 체크포인트에서 thinking과 non-thinking 모드를 함께 지원한다. 이미지와 비디오 처리도 포함해, 텍스트와 멀티모달 추론을 모두 겨냥한 구성이다.

핵심은 agentic coding 성능이다. 주요 코딩 벤치마크에서 이전 세대 오픈소스 플래그십인 Qwen3.5-397B-A17B를 넘어섰고, 총 파라미터 수가 최대 15배 큰 모델들까지 이겼다고 제시했다.

주요 수치는 다음과 같다.

• SWE-bench Verified 77.2 vs 76.2
• SWE-bench Pro 53.5 vs 50.9
• Terminal-Bench 2.0 59.3 vs 52.5
• SkillsBench 48.2 vs 30.0
• GPQA Diamond 87.8, AIME26 94.1

코딩 외에도 지식·STEM·추론 성능이 함께 공개됐다. 예를 들면 MMLU-Pro 86.2, MMLU-Redux 93.5, SuperGPQA 66.0, C-Eval 91.4를 기록했고, STEM 및 추론 항목에서는 LiveCodeBench v6 83.9, HMMT Feb 25 93.8, IMOAnswerBench 80.8 등이 제시됐다.

비전-언어 쪽에서는 문서 이해, 공간 지능, 비디오 이해, visual agent 평가까지 포함했다. 예시로 MMMU 82.9, OCRBench 89.4, VideoMME(w sub.) 87.7, AndroidWorld 70.3 같은 결과를 제시했다.

아키텍처 측면에서는 dense를 선택해 MoE 라우팅 복잡성 없이 배포를 단순화했다. Qwen 측은 이 모델이 실용적으로 배포 가능한 규모에서 상위권 코딩 성능을 낸다고 강조한다.

사용 경로도 넓다.

• open weights: Hugging Face, ModelScope
• API: Alibaba Cloud Model Studio
• Qwen Studio: 즉시 체험 가능
• 통합: OpenClaw, Qwen Code, Claude Code 지원

API 쪽에서는 이번 릴리스가 preserve_thinking 기능을 지원하며, agentic task에서 이전 턴의 thinking 내용을 보존하는 용도라고 설명한다. Model Studio는 OpenAI 호환 chat completions/responses API와 Anthropic 호환 인터페이스도 제공한다.