Pot rula Qwen3.5-27B local?

Da, greutățile sunt deschise și găzduite pe Hugging Face la Qwen/Qwen3.5-27B. Este compatibil cu Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang și KTransformers, printre altele.

Cât costă Qwen3.5-27B și care este fereastra de context?

Prin API este tarifat cu 0,26 USD per milion de tokeni de intrare și 2,60 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră nativă de context de 262.144 tokeni, pe care producătorul spune că o poate extinde peste un milion.

Cum se compară Qwen3.5-27B cu Qwen3.5-122B-A10B?

Qwen descrie capacitatea generală ca fiind comparabilă cu modelul MoE de 122B; benchmark-urile arată că 27B este ușor în urmă la unele sarcini de raționament, dar înainte la metrici de urmărire a instrucțiunilor precum IFEval.

Qwen3.5 27B

5296°

#llm #qwen #viziune #video #raționament #programare

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Qwen | context de 262.144 tokeni | $0.26/M input, $2.60/M output. Modelul nativ de limbaj-viziune Dense Qwen3.5 27B încorporează un mecanism de atenție liniară, oferind timpi rapizi de răspuns în timp ce echilibrează viteza de inferență și performanța. Capacitățile sale generale sunt comparabile cu cele ale modelului Qwen3.5-122B-A10B.

Ghiduri pentru acest model

Ollama vs LM Studio (2026): ce aplicație AI locală să folosești și ce modele de top rulează fiecare

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Qwen3.5-27B este un model vizual-lingvistic cu 27 de miliarde de parametri de la Qwen, cu o arhitectură hibridă de atenție liniară care menține inferența rapidă fără a sacrifica prea mult din capacitate. Scorurile sale de benchmark sunt aproape de modelul MoE de 122B al Qwen, ceea ce reprezintă o diferență notabilă de redus la această scară. Este potrivit pentru dezvoltatorii care doresc o capacitate puternică de raționament, programare și multimodalitate într-un model pe care îl pot rula local sau apela ieftin prin API.

Cunoscut pentru

Hibridul de atenție liniară reduce latența în timp ce se compară cu modele mult mai mari pe majoritatea benchmark-urilor.
Gestionează text, imagini și video nativ prin antrenament multimodal cu fuziune timpurie.
Urmare puternică a instrucțiunilor: conduce setul de comparație pe IFEval și IFBench.
Suportă 201 limbi și dialecte din start.
Context nativ de 262K tokeni, extensibil la peste un milion de tokeni.

Atenție la

Tokenii de ieșire costă de zece ori mai mult decât cei de intrare (2,60 USD/M la ieșire vs 0,26 USD/M la intrare); generarea intensă se adună rapid.
La 27B parametri, utilizarea locală necesită VRAM semnificativ — planificați corespunzător înainte de descărcare.
Arhitectura de atenție liniară este ne-standard; unele stive de inferență s-ar putea să nu o suporte încă.

Cel mai bun pentru

Sugestii de încercat

Depanare bug async dificil

Iată o funcție Python async care uneori se blochează sub sarcină. Parcurge ce se întâmplă, explică cauza principală și rescrie-o astfel încât blocajul să nu poată apărea. Apoi adaugă un test scurt care ar fi prins această problemă. ```python async def fetch_all(urls): results = [] lock = asyncio.Lock() async def fetch(url): async with lock: async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get(url) as r: results.append(await r.text()) await asyncio.gather(*[fetch(u) for u in urls]) return results ```

Planificare proiect complex în mai mulți pași

Trebuie să migrez o aplicație monolitică Rails (aproximativ 200k linii, PostgreSQL, fără suită de teste) către un set de servicii independente pe parcursul a 18 luni fără a opri produsul. Echipa are șase ingineri. Prezintă un plan etapizat, evidențiază cele trei decizii cu cel mai mare risc pe care le voi întâmpina și sugerează cum să le ordonez pentru a menține riscul gestionabil.

Descrie și critică o diagramă

Atașez un diagramă de arhitectură a sistemului. Identifică fiecare componentă afișată, urmărește fluxul de date de la cererea utilizatorului până la răspuns și semnalează orice punct unic de eșec sau blocaj pe care îl observi. Dacă ceva pare neobișnuit sau potențial configurat greșit, semnalează-l.

Compară cu

Qwen3.7 Flash
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.03/M intrare, $0.13/M ieșire
Qwen3.8 Max (0902)
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $2.00/M intrare, $6.00/M ieșire
Qwen3.8 Omni Flash
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.15/M intrare, $0.47/M ieșire
Qwen3.5 Plus 2026-02-15
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.26/M intrare, $1.56/M ieșire

Mai multe modele text de la qwen

Întrebări frecvente

Pot rula Qwen3.5-27B local?: Da, greutățile sunt deschise și găzduite pe Hugging Face la Qwen/Qwen3.5-27B. Este compatibil cu Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang și KTransformers, printre altele.
Cât costă Qwen3.5-27B și care este fereastra de context?: Prin API este tarifat cu 0,26 USD per milion de tokeni de intrare și 2,60 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră nativă de context de 262.144 tokeni, pe care producătorul spune că o poate extinde peste un milion.
Cum se compară Qwen3.5-27B cu Qwen3.5-122B-A10B?: Qwen descrie capacitatea generală ca fiind comparabilă cu modelul MoE de 122B; benchmark-urile arată că 27B este ușor în urmă la unele sarcini de raționament, dar înainte la metrici de urmărire a instrucțiunilor precum IFEval.

Verdictul căpitanului
Un model dens rar care performează mult peste clasa sa de greutate — merită luat în considerare serios dacă ai nevoie de raționament multimodal local fără o factură masivă de parametri.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

Devstral 2 2512

TEXT / LLM

Muse Spark 1.2 Contributor

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Qwen3.5 27B este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm qwen viziune video raționament programare multilingv local

Răsfoiește după familia de modele