> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.clore.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-hi/language-models/qwen36-27b.md). # Qwen3.6-27B (Dense, Single-GPU) {% hint style="info" %} **स्थिति (अप्रैल 2026):** Qwen3.6-27B को Alibaba ने जारी किया था **21 अप्रैल 2026** के अंतर्गत **Apache 2.0** लाइसेंस। वज़न यहाँ उपलब्ध हैं [huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-27B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-27B). यह एक **डेंस** 27B मॉडल है — MoE नहीं — जिसके पास **262K-टोकन का मूल संदर्भ** है, जो आगे बढ़कर **YaRN के साथ 1M टोकन**तक जाता है, और vLLM, SGLang, तथा Ollama में पहले दिन से समर्थन मिलता है। {% endhint %} 2026 के MoE दिग्गज — DeepSeek V4, GLM-5.1, MiMo-V2.5-Pro — बेंचमार्क पर रोमांचक हैं, लेकिन व्यवहार में भारी पड़ते हैं: सैकड़ों GB वज़न, मल्टी-GPU रैक, नाज़ुक एक्सपर्ट-रूटिंग कर्नेल, और ऐसे इन्फ़रेंस बिल जो वित्त टीमों को चौंका देते हैं। Qwen3.6-27B दूसरी दिशा में चलता है। यह **डेंस**है, हर टोकन पर हर पैरामीटर सक्रिय होता है, VRAM गीगाबाइट स्तर तक पूर्वानुमेय है, और 8K संदर्भ पार करने पर कोई एक्सपर्ट-रूटिंग सरप्राइज़ नहीं होता। अधिकांश टीमों के लिए सवाल यह नहीं है कि "क्या हम 744B MoE सर्व कर सकते हैं" — बल्कि यह है कि "क्या हम अपने क्लस्टर में एक अच्छा कार्ड लगाकर उस पर फ्रंटियर-स्तरीय कोडिंग असिस्टेंट चला सकते हैं?" Qwen3.6-27B ठीक उसी के लिए बनाया गया है। Q4 एक सिंगल **RTX 4090 24GB**में फिट हो जाता है, Q8 एक सिंगल **RTX 5090 32GB**में फिट हो जाता है, BF16 एक सिंगल **L40S 48GB** या **A100 40GB**में फिट हो जाता है, और Alibaba प्रकाशित कर रहा है **SWE-Bench Verified पर 77.2%** (विक्रेता-घोषित)। एक कार्ड, एक कंटेनर, एक मॉडल। ### मुख्य विनिर्देश | गुण | मान | | ---------------- | ------------------------------- | | पैरामीटर | 27B (डेंस) | | आर्किटेक्चर | डेंस डिकोडर-ओनली ट्रांसफ़ॉर्मर | | मूल संदर्भ | 262,144 टोकन | | विस्तारित संदर्भ | 1,000,000 टोकन (YaRN) | | लाइसेंस | Apache 2.0 | | रिलीज़ तिथि | 21 अप्रैल 2026 | | संगठन | Alibaba (Qwen टीम) | | प्राथमिक टूलिंग | vLLM, SGLang, Ollama, llama.cpp | ### Qwen3.6-27B क्यों? * **सिंगल-GPU अर्थशास्त्र** — RTX 4090 पर Q4 **$0.70–2.50/घंटा** Clore.ai पर; डिबग करने के लिए कोई tensor-parallel orchestration नहीं * **डेंस, MoE नहीं** — निश्चित VRAM, कोई एक्सपर्ट हॉट-स्पॉटिंग नहीं, कुछ prompts पर कोई स्पाइकी latency नहीं * **Apache 2.0** — पूरी तरह व्यावसायिक, फाइन-ट्यून करने योग्य, पुनर्वितरण योग्य, कोई उपयोग सीमा नहीं * **262K मूल संदर्भ, YaRN के साथ 1M** — पूरे codebases, पूरी किताबें, ट्रांसक्रिप्ट के घंटे एक ही पास में * **Day-0 vLLM / SGLang / Ollama** — अपना serving stack चुनें; Qwen ने रिलीज़ के समय तीनों के लिए configs जारी किए * **77.2% SWE-Bench Verified** (विक्रेता-घोषित) — वास्तविक कोडिंग कार्यों पर बहुत बड़े MoE मॉडलों के बराबर *** ## आवश्यकताएँ {% hint style="success" %} **पूरा मुद्दा यह है कि यह मॉडल उदार है।** Clore.ai marketplace से एक अकेला RTX 4090 Qwen3.6-27B को production-grade quality (Q4) या "अधिकांश use cases के लिए पर्याप्त अच्छा" गति पर चलाने के लिए पर्याप्त है। मल्टी-GPU परेशानियाँ नहीं। {% endhint %} | घटक | Q4 (GGUF / AWQ) | Q8 (GGUF / GPTQ) | BF16 | पूर्ण FP16 | | ---------------- | ---------------- | ---------------- | ---------------------------- | -------------------------- | | GPU | 1× RTX 4090 24GB | 1× RTX 5090 32GB | 1× L40S 48GB या 1× A100 40GB | 1× A100 80GB | | उपयोग की गई VRAM | \~16–18GB | \~28–30GB | \~54GB | \~54GB + KV cache headroom | | RAM | 32GB | 32GB | 64GB | 96GB | | डिस्क | 20GB NVMe | 32GB NVMe | 60GB NVMe | 60GB NVMe | | CUDA | 12.1+ | 12.4+ | 12.1+ | 12.1+ | **Clore.ai विकल्प:** 90% टीमों के लिए, एक अकेला **RTX 4090 24GB** Q4 (AWQ या GGUF) चलाते हुए सही उत्तर है। आपको रोज़ाना दो कप कॉफ़ी की कीमत पर फ्रंटियर-स्तरीय कोडिंग मिलती है। यदि आप थोड़ी बेहतर गुणवत्ता के लिए Q8 चाहते हैं तो RTX 5090 32GB पर जाएँ, या पूर्ण BF16 production inference के लिए L40S / A100 40GB लें। *** ## विकल्प A — Ollama (Quantized, सबसे आसान) Ollama "मेरे पास Clore.ai GPU है" से "मेरे पास एक chat endpoint है" तक पहुँचने का सबसे तेज़ रास्ता है। ```bash # Qwen3.6-27B खींचें (डिफ़ॉल्ट रूप से Q4_K_M, ~17GB डाउनलोड) ollama pull qwen3.6:27b # इंटरैक्टिव रूप से चलाएँ ollama run qwen3.6:27b # या OpenAI-संगत API एक्सपोज़ करें ollama serve & curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "qwen3.6:27b", "messages": [ {"role": "system", "content": "आप एक वरिष्ठ Go इंजीनियर हैं।"}, {"role": "user", "content": "इस handler को context.Context का सही उपयोग करने के लिए refactor करें और exponential backoff के साथ retries जोड़ें।"} ], "temperature": 0.6 }' ``` {% hint style="info" %} डिफ़ॉल्ट `qwen3.6:27b` टैग Ollama में Q4\_K\_M से मैप होता है। उपयोग करें `qwen3.6:27b-q8_0` Q8 के लिए यदि आपके पास RTX 5090 है, या `qwen3.6:27b-fp16` पूर्ण precision के लिए (A100 80GB की आवश्यकता होती है)। {% endhint %} *** ## विकल्प B — vLLM (Production) vLLM अनुशंसित production server है। नीचे दिया गया single-GPU config RTX 4090 को AWQ quantization के साथ लक्षित करता है। Multi-GPU section पूर्णता के लिए है — लेकिन 27B dense model के साथ, आपको लगभग कभी इसकी आवश्यकता नहीं पड़ती। ```yaml # docker-compose.yml — single RTX 4090, Q4 AWQ version: "3.8" services: vllm: image: vllm/vllm-openai:latest ports: - "8000:8000" volumes: - hf_cache:/root/.cache/huggingface command: > --model Qwen/Qwen3.6-27B-Instruct-AWQ --quantization awq --max-model-len 65536 --gpu-memory-utilization 0.92 --served-model-name qwen3.6-27b --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser hermes deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: 1 capabilities: [gpu] shm_size: "8gb" volumes: hf_cache: ``` ```bash # API का परीक्षण करें curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "qwen3.6-27b", "messages": [ {"role": "user", "content": "MoE और dense models के बीच अंतर को 3 बिंदुओं में समझाइए।"} ], "max_tokens": 512, "temperature": 0.7 }' ``` पूर्ण **BF16** को एक सिंगल L40S 48GB या A100 40GB पर, हटाएँ `--quantization awq` और base checkpoint पर इंगित करें (`Qwen/Qwen3.6-27B-Instruct`, `--dtype bfloat16`, `--max-model-len 131072`)। tensor parallelism के साथ 2× RTX 4090 के लिए (लंबा context, बड़ा KV cache), जोड़ें `--tensor-parallel-size 2`. *** ## विकल्प C — SGLang SGLang तब चमकता है जब आप YaRN के साथ मूल 262K window से आगे निकलते हैं। पास करें `--rope-scaling` इसे लगभग 1M टोकन तक बढ़ाने के लिए। ```bash docker pull lmsysorg/sglang:latest # सिंगल-GPU, मूल 262K संदर्भ python3 -m sglang.launch_server \ --model-path Qwen/Qwen3.6-27B-Instruct \ --quantization awq \ --context-length 262144 \ --mem-fraction-static 0.90 \ --served-model-name qwen3.6-27b # YaRN-extended to 1M tokens (अधिक VRAM headroom की आवश्यकता है) python3 -m sglang.launch_server \ --model-path Qwen/Qwen3.6-27B-Instruct \ --dtype bfloat16 \ --context-length 1000000 \ --json-model-override-args '{"rope_scaling":{"type":"yarn","factor":4.0,"original_max_position_embeddings":262144}}' \ --mem-fraction-static 0.85 ``` {% hint style="warning" %} **1M-संदर्भ की लागत तेज़ी से बढ़ती है।** YaRN के साथ भी, BF16 पर 1M टोकन के लिए KV cache लगभग **40–60GB** बनता है, जो batch size पर निर्भर करता है। यदि आपका वास्तव में window भरने का इरादा है, तो A100 80GB या H100 की योजना बनाइए। {% endhint %} *** ## Clore.ai GPU अनुशंसाएँ | सेटअप | VRAM | मोड | अपेक्षित प्रदर्शन | Clore.ai लागत | | -------------------- | ---- | ----------- | -------------------------- | --------------------- | | **1× RTX 4090 24GB** | 24GB | Q4 AWQ | 50–80 tok/s, 64K ctx | **\~$0.70–2.50/घंटा** | | 1× RTX 5090 32GB | 32GB | Q8 GPTQ | 60–90 tok/s, 96K ctx | \~$1.50–3.50/घंटा | | 1× L40S 48GB | 48GB | BF16 | 35–55 tok/s, 131K ctx | \~$1.20–2.80/घंटा | | 1× A100 40GB | 40GB | BF16 | 40–60 tok/s, 96K ctx | \~$1.00–2.50/घंटा | | 1× A100 80GB | 80GB | FP16 + 262K | 40–60 tok/s, पूर्ण मूल ctx | \~$1.80–3.50/घंटा | | 2× RTX 4090 | 48GB | BF16 TP=2 | 60–80 tok/s, 262K ctx | \~$1.50–4.50/घंटा | {% hint style="success" %} **सबसे अच्छा मूल्य, बहुत बड़े अंतर से:** [$0.70/घंटा से 1× RTX 4090](https://clore.ai/rent-4090.html) Ollama या vLLM के माध्यम से Q4 AWQ चलाते हुए। आपको एक सिंगल consumer card पर फ्रंटियर-स्तरीय कोडिंग मॉडल मिलता है, वह भी Claude Pro सब्सक्रिप्शन की दैनिक लागत से कम में। {% endhint %} *** ## उपयोग के मामले * **सिंगल-GPU production deployments** — एक Clore.ai 4090 पर एक कंटेनर और आपके पास एक वास्तविक coding assistant है * **कोडिंग एजेंट** — 77.2% SWE-Bench Verified (विक्रेता-घोषित) इसे "autonomous PRs के लिए उपयोगी" श्रेणी में रखता है * **लंबा-संदर्भ RAG** — 262K मूल संदर्भ पूरे codebases या हफ्तों के chat logs के लिए पर्याप्त है * **1M-टोकन विश्लेषण** — YaRN के साथ, एक पूरी किताब या कई महीनों का git log एक ही prompt में डाल दें * **On-prem / air-gapped** — उत्पाद के साथ Apache 2.0 आता है, कोई API निर्भरता नहीं * **एज फाइन-ट्यूनिंग** — 27B dense एक सिंगल कार्ड पर LoRA/QLoRA के लिए अनुकूल है * **agent-of-agents में worker** — इसे एक worker के रूप में किसी बड़े MoE planner के साथ जोड़ें जैसे [GLM-5.1](/guides/guides_v2-hi/language-models/glm-5-1.md) *** ## बेंचमार्क {% hint style="warning" %} **विक्रेता-घोषित — स्वतंत्र रूप से सत्यापित करें।** नीचे दिए गए नंबर Alibaba की 21 अप्रैल 2026 की रिलीज़ पोस्ट से हैं। स्वतंत्र पुनरुत्पादन (Aider, BigCodeBench, LiveCodeBench leaderboards) अभी भी आ रहे हैं। {% endhint %} | बेंचमार्क | Qwen3.6-27B | Qwen3.5-35B | Gemma 3 27B | Llama 4 Scout | | ------------------ | ----------- | ----------- | ----------- | ------------- | | SWE-Bench Verified | **77.2%** | \~71% | \~58% | \~54% | | HumanEval | \~93% | \~92% | \~90% | \~88% | | LiveCodeBench | \~68% | \~65% | \~55% | \~52% | | MMLU-Pro | \~78% | \~76% | \~74% | \~72% | | MATH | \~87% | \~85% | \~78% | \~76% | मुख्य आँकड़ा है **SWE-Bench Verified 77.2%** — यह एक single-GPU dense model को उस क्षेत्र में रखता है जो पहले multi-GPU MoE systems के लिए आरक्षित था। इसे तब तक vendor claim मानें जब तक LMSYS / Aider boards इसकी पुष्टि न करें। *** ## समस्या निवारण | समस्या | समाधान | | ---------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | RTX 4090 (Q4) पर OOM | कम करें `--max-model-len` को 32768; 65K ctx पर AWQ 24GB की सीमा के ठीक किनारे पर है | | `qwen3.6:27b` Ollama में नहीं मिला | Ollama अपडेट करें; यह tag अप्रैल 2026 के अंत में आया था | | vLLM द्वारा YaRN config अस्वीकार | vLLM ≥ 0.7.x की आवश्यकता है; इसे के माध्यम से पास करें `--rope-scaling` JSON, अलग flags के रूप में नहीं | | Tool calls चुपचाप छोड़ दिए गए | जोड़ें `--enable-auto-tool-choice --tool-call-parser hermes` vLLM में | | लंबे संदर्भ पर धीमा prefill | जोड़ें `--enable-chunked-prefill` और batch size कम करें | | 262K पर KV cache OOM | Q8 पर जाएँ या L40S 48GB / A100 80GB पर जाएँ | | 1M ctx के पास खराब गुणवत्ता | YaRN positions को बढ़ाता है, लेकिन गुणवत्ता लगभग 600K के बाद घटती है; महत्वपूर्ण सामग्री को अंत के पास रखें | *** ## अगले कदम * **पूर्ववर्ती:** [Qwen3.5](/guides/guides_v2-hi/language-models/qwen35.md) — Qwen3.6-27B इसका dense उत्तराधिकारी है; वही परिवार, बेहतर कोडिंग, लंबा मूल ctx * **बहु-मोडल सहोदर:** [Qwen3.5-Omni](/guides/guides_v2-hi/language-models/qwen35-omni.md) — यदि आपको text से अधिक चाहिए तो text + audio + image + video * **समान dense-27B वर्ग:** [Gemma 3](/guides/guides_v2-hi/language-models/gemma3.md) — Google का 27B dense प्रतिद्वंद्वी, अच्छा baseline comparison * **MoE विकल्प:** [Llama 4 Scout](/guides/guides_v2-hi/language-models/llama4.md) — single-GPU MoE यदि आप architectures की तुलना करना चाहते हैं * **Frontier MoE step-up:** [GLM-5.1](/guides/guides_v2-hi/language-models/glm-5-1.md) — जब 27B dense पर्याप्त न हो और आपके पास multi-GPU budget हो ### लिंक्स * [HuggingFace पर Qwen3.6-27B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-27B) * [Qwen GitHub](https://github.com/QwenLM/Qwen) * [Qwen Blog](https://qwenlm.github.io/) * [vLLM docs](https://docs.vllm.ai) * [SGLang repo](https://github.com/sgl-project/sglang) * [Ollama library](https://ollama.com/library/qwen3.6) * **GPU किराए पर लें:** [RTX 4090 $0.70/घंटा से](https://clore.ai/rent-4090.html) · [RTX 5090 32GB](https://clore.ai/rent-5090.html) · [Marketplace](https://clore.ai/marketplace) --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-hi/language-models/qwen36-27b.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. 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