> 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 (डेंस, सिंगल-GPU) {% hint style="info" %} **स्थिति (अप्रैल 2026):** Qwen3.6-27B को Alibaba द्वारा जारी किया गया 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 — MoE नहीं — के साथ एक **262K-टोकन का मूल संदर्भ** जो बढ़कर **YaRN के साथ 1M टोकन तक जाता है**, और vLLM, SGLang, तथा Ollama में पहले दिन से समर्थन। {% 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 inference बिल जो वित्त टीमों को सिहरन दे दें। Qwen3.6-27B दूसरी दिशा में चलता है। यह **डेंस**डेंस है, हर पैरामीटर हर टोकन पर सक्रिय होता है, VRAM गीगाबाइट स्तर तक अनुमानित रहता है, और 8K संदर्भ पार करते समय कोई एक्सपर्ट-रूटिंग आश्चर्य नहीं होता। अधिकांश टीमों के लिए सवाल यह नहीं है कि "क्या हम 744B MoE चला सकते हैं" — सवाल यह है कि "क्या हम अपने क्लस्टर में एक अच्छा कार्ड लगाकर उस पर फ्रंटियर-स्तर का कोडिंग असिस्टेंट चला सकते हैं?" Qwen3.6-27B ठीक इसी के लिए बनाया गया है। Q4 एक एकल **RTX 4090 24GB**में फिट बैठता है, Q8 एक एकल **RTX 5090 32GB**में फिट बैठता है, BF16 एक एकल **L40S 48GB** या **A100 40GB**, और Alibaba प्रकाशित कर रहा है **SWE-Bench Verified पर 77.2%** (विक्रेता का दावा)। एक कार्ड, एक कंटेनर, एक मॉडल। ### मुख्य विनिर्देश | गुण | मान | | ---------------- | ------------------------------- | | पैरामीटर | 27B (डेंस) | | आर्किटेक्चर | डेंस डिकोडर-ओनली ट्रांसफॉर्मर | | 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) | | मुख्य टूलिंग | vLLM, SGLang, Ollama, llama.cpp | ### Qwen3.6-27B क्यों? * **सिंगल-GPU अर्थशास्त्र** — RTX 4090 पर Q4 **$0.14–0.42/hr** Clore.ai पर; tensor-parallel orchestration डिबग करने की ज़रूरत नहीं * **डेंस, MoE नहीं** — स्थिर VRAM, कोई एक्सपर्ट हॉट-स्पॉटिंग नहीं, कुछ प्रॉम्प्ट्स पर कोई अचानक लैटेंसी स्पाइक नहीं * **Apache 2.0** — पूरी तरह व्यावसायिक, fine-tune योग्य, पुनर्वितरण योग्य, कोई उपयोग सीमा नहीं * **262K मूल संदर्भ, YaRN के साथ 1M** — पूरे कोडबेस, पूरी किताबें, घंटों के ट्रांसक्रिप्ट एक ही पास में * **पहले दिन से vLLM / SGLang / Ollama** — अपना serving stack चुनें; Qwen ने रिलीज़ पर तीनों के लिए कॉन्फ़िग्स दिए * **77.2% SWE-Bench Verified** (विक्रेता का दावा) — वास्तविक कोडिंग कार्यों पर बहुत बड़े MoE मॉडलों के बराबर *** ## आवश्यकताएँ {% hint style="success" %} **पूरा मकसद यही है कि यह मॉडल क्षमाशील है।** Clore.ai मार्केटप्लेस से एक अकेला RTX 4090 Qwen3.6-27B को production-grade गुणवत्ता (Q4) या "अधिकांश उपयोग मामलों के लिए पर्याप्त अच्छा" गति पर चलाने के लिए काफी है। मल्टी-GPU झंझट 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 के लिए जगह | | RAM | 32GB | 32GB | 64GB | 96GB | | डिस्क | 20GB NVMe | 32GB NVMe | 60GB NVMe | 60GB NVMe | | CUDA | 12.8+ | 12.8+ | 12.8+ | 12.8+ | **Clore.ai की पसंद:** 90% टीमों के लिए, एक अकेला **RTX 4090 24GB** जो Q4 (AWQ या GGUF) चला रहा हो, सही जवाब है। आपको दिन भर के कुछ कॉफी के दाम में फ्रंटियर-स्तर का कोडिंग मिलता 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 पर। *** ## विकल्प A — Ollama (Quantized, सबसे आसान) Ollama "मेरे पास एक Clore.ai GPU है" से "मेरे पास एक चैट endpoint है" तक पहुँचने का सबसे तेज़ रास्ता है। ```bash # Qwen3.6-27B डाउनलोड करें (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 ठीक से context.Context 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` यदि आपके पास RTX 5090 है, तो Q8 के लिए, या `qwen3.6:27b-fp16` पूर्ण परिशुद्धता के लिए (A100 80GB चाहिए)। {% endhint %} *** ## विकल्प B — vLLM (Production) vLLM अनुशंसित production server है। नीचे दिया गया single-GPU कॉन्फ़िग AWQ quantization के साथ RTX 4090 को लक्षित करता है। multi-GPU अनुभाग पूर्णता के लिए है — लेकिन 27B डेंस मॉडल के साथ, आपको लगभग कभी इसकी ज़रूरत 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 मॉडलों के बीच अंतर को 3 बिंदुओं में समझाएँ."} ], "max_tokens": 512, "temperature": 0.7 }' ``` पूर्ण **BF16** एक एकल L40S 48GB या A100 40GB पर, हटाएँ `--quantization awq` और base checkpoint की ओर इंगित करें (`Qwen/Qwen3.6-27B-Instruct`, `--dtype bfloat16`, `--max-model-len 131072`). 2× RTX 4090 with tensor parallelism (लंबा संदर्भ, बड़ा KV cache) के लिए, जोड़ें `--tensor-parallel-size 2`. *** ## विकल्प C — SGLang जब आप YaRN के साथ मूल 262K विंडो से आगे जाते हैं, तो SGLang चमकता है। पास करें `--rope-scaling` ताकि \~1M टोकन तक बढ़ाया जा सके। ```bash docker pull lmsysorg/sglang:latest # एकल-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 के साथ 1M टोकन तक विस्तारित (अधिक VRAM headroom चाहिए) 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** बैच आकार पर निर्भर करता है। यदि आप वास्तव में विंडो भरने का इरादा रखते हैं, तो A100 80GB या H100 की योजना बनाएँ। {% 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 संदर्भ | **$0.14–0.42/hr** | | 1× RTX 5090 32GB | 32GB | Q8 GPTQ | 60–90 tok/s, 96K संदर्भ | $0.25–0.77/घंटा | | 1× L40S 48GB | 48GB | BF16 | 35–55 tok/s, 131K संदर्भ | \~$0.50/घंटा | | 1× A100 40GB | 40GB | BF16 | 40–60 tok/s, 96K संदर्भ | [bare metal](https://clore.ai/bare-metal) | | 1× A100 80GB | 80GB | FP16 + 262K | 40–60 tok/s, पूर्ण मूल संदर्भ | [bare metal](https://clore.ai/bare-metal) | | 2× RTX 4090 | 48GB | BF16 TP=2 | 60–80 tok/s, 262K संदर्भ | $0.28–0.84/hr | {% hint style="success" %} **अब तक का सर्वोत्तम मूल्य:** [$0.14–0.42/घंटा से 1× RTX 4090](https://clore.ai/rent-4090.html) Ollama या vLLM के माध्यम से Q4 AWQ चला रहा है। आपको एक उपभोक्ता-ग्रेड कार्ड पर फ्रंटियर-स्तर का कोडिंग मॉडल मिलता है, वह भी प्रतिदिन Claude Pro सदस्यता की 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 एजेंट्स** — 77.2% SWE-Bench Verified (विक्रेता का दावा) इसे "स्वायत्त PRs के लिए उपयोगी" श्रेणी में रखता है * **लंबा-संदर्भ RAG** — 262K मूल संदर्भ पूरे कोडबेस या हफ़्तों के चैट लॉग्स के लिए पर्याप्त है * **1M-टोकन विश्लेषण** — YaRN के साथ, एक पूरी किताब या कई महीनों का git log एक ही प्रॉम्प्ट में डाल दें * **ऑन-प्रेम / एयर-गैप्ड** — Apache 2.0 उत्पाद के साथ आता है, कोई API निर्भरता नहीं * **एज फाइन-ट्यूनिंग** — 27B डेंस एकल कार्ड पर LoRA/QLoRA के लिए अनुकूल है * **agent-of-agents में वर्कर** — बड़े MoE planner के साथ वर्कर के रूप में जोड़ें, जैसे [GLM-5.1](/guides/guides_v2-hi/language-models/glm-5-1.md) *** ## बेंचमार्क {% hint style="warning" %} **विक्रेता-प्रदत्त दावा — स्वतंत्र रूप से सत्यापित करें।** नीचे दिए गए आँकड़े Alibaba की 21 अप्रैल, 2026 की रिलीज़ पोस्ट से लिए गए हैं। स्वतंत्र पुनरुत्पादन (Aider, BigCodeBench, LiveCodeBench leaderboards) अभी भी आ रहे हैं। {% endhint %} | Benchmark | 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% | सबसे प्रमुख आँकड़ा है **SWE-Bench Verified 77.2%** — यह एकल-GPU डेंस मॉडल को ऐसे क्षेत्र में रखता है जो पहले मल्टी-GPU MoE सिस्टम्स के लिए आरक्षित था। LMSYS / Aider बोर्ड्स के पुष्टि करने तक इसे विक्रेता के दावे के रूप में लें। *** ## समस्या निवारण | समस्या | समाधान | | ---------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | RTX 4090 पर OOM (Q4) | कम करें `--max-model-len` को 32768 तक; 65K संदर्भ पर AWQ 24GB की सीमा पर है | | `qwen3.6:27b` Ollama में नहीं मिला | Ollama अपडेट करें; टैग अप्रैल 2026 के अंत में जोड़ा गया | | YaRN कॉन्फ़िग vLLM द्वारा अस्वीकृत | vLLM ≥ 0.7.x की आवश्यकता है; के माध्यम से पास करें `--rope-scaling` JSON, अलग फ़्लैग्स के रूप में नहीं | | टूल कॉल्स चुपचाप छोड़ दिए जाते हैं | 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 शिफ्ट करें | | 1M संदर्भ के पास खराब गुणवत्ता | YaRN स्थितियों को बढ़ाता है, लेकिन \~600K के बाद गुणवत्ता घटती है; महत्वपूर्ण सामग्री को अंत के पास रखें | *** ## अगले चरण * **पूर्ववर्ती:** [Qwen3.5](/guides/guides_v2-hi/language-models/qwen35.md) — Qwen3.6-27B डेंस उत्तराधिकारी है; वही परिवार, बेहतर कोडिंग, लंबा मूल संदर्भ * **मल्टीमॉडल सहोदर:** [Qwen3.5-Omni](/guides/guides_v2-hi/language-models/qwen35-omni.md) — यदि आपको केवल टेक्स्ट से अधिक चाहिए, तो टेक्स्ट + ऑडियो + इमेज + वीडियो * **समान डेंस-27B वर्ग:** [Gemma 3](/guides/guides_v2-hi/language-models/gemma3.md) — Google का 27B डेंस प्रतिस्पर्धी, तुलना के लिए अच्छा आधार * **MoE विकल्प:** [Llama 4 Scout](/guides/guides_v2-hi/language-models/llama4.md) — single-GPU MoE, यदि आप आर्किटेक्चर की तुलना करना चाहते हैं * **फ्रंटियर MoE अपग्रेड:** [GLM-5.1](/guides/guides_v2-hi/language-models/glm-5-1.md) — जब 27B डेंस पर्याप्त न हो और आपके पास multi-GPU बजट 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 दस्तावेज़](https://docs.vllm.ai) * [SGLang repo](https://github.com/sgl-project/sglang) * [Ollama लाइब्रेरी](https://ollama.com/library/qwen3.6) * **GPU किराये पर लें:** [$0.14–0.42/घंटा से RTX 4090](https://clore.ai/rent-4090.html) · [RTX 5090 32GB](https://clore.ai/rent-5090.html) · [मार्केटप्लेस](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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