阿里云于4月22日晚间，正式开源Qwen3.6-27B模型，这是一款拥有270亿参数的稠密多模态模型，在智能体编程基准测试中全面超越了前代开源旗舰Qwen3.5-397B-A17B（总参数397B/激活参数17B的MoE模型），引发业界广泛关注。

Qwen3.6-27B最为引人注目之处在于其"身材"虽小，但"码力"惊人。

作为一款稠密架构模型，它无需MoE路由即可部署，在实际编程任务中的表现却全面超越了参数规模高达15倍的MoE旗舰模型。

在智能体编程核心基准测试中，Qwen3.6-27B全面超越前代旗舰：在Terminal-Bench 2.0（智能体编程任务）中得分59.3，领先Qwen3.5-397B-A17B（52.5）达6.8分；在SWE-bench Verified（软件工程任务）中得分77.2，超越Qwen3.5-397B-A17B（76.2）1分；在SkillsBench（智能体技能评估）中得分48.2，大幅领先Qwen3.5-397B-A17B（30.0）60%。

与当前业界最强的闭源模型Claude 4.5 Opus相比，Qwen3.6-27B在多个关键指标上实现超越：

在研究生级推理GPQA Diamond上，Qwen3.6-27B得分87.8，略高于Claude 4.5 Opus的87.0；在智能体技能评估SkillsBench上，Qwen3.6-27B得分48.2，超越Claude 4.5 Opus的45.3；在真实世界代理任务QwenClawBench上，Qwen3.6-27B得分53.4，领先Claude 4.5 Opus的52.3；在智能体编程任务Terminal-Bench 2.0上，两者并列第一（59.3）。

当然，在部分编程基准上Claude 4.5 Opus仍具优势：SWE-bench Verified得分80.9，领先Qwen3.6-27B的77.2；SWE-bench Pro得分57.1，领先Qwen3.6-27B的53.5。

Qwen3.6-27B原生支持多模态思考与非思考模式，能够处理图像、视频与文本的多模态理解。在视频理解任务VideoMME上，Qwen3.6-27B得分87.7，超越Qwen3.5-397B-A17B（87.5），在所有参测模型中位居首位。在视觉智能体任务AndroidWorld上，Qwen3.6-27B得分70.3，同样领跑所有模型。在文档理解、空间智能等任务上，Qwen3.6-27B也处于领先水平。

目前，Qwen3.6-27B的开源权重已在Hugging Face和ModelScope平台上线，支持本地部署。开发者还可以在Qwen Studio（chat.qwen.ai）上进行交互体验。阿里云百炼平台的API支持也即将上线，将支持在消息中保留思维内容的"preserve_thinking"功能，推荐用于智能体任务。

此外，该模型可无缝集成到OpenClaw、Claude Code和Qwen Code等主流编程助手中，为开发者提供高效且具备上下文感知能力的编码体验。

阿里云方面表示，Qwen3.6-27B的发布证明了一个经过精心训练的稠密模型，可以在开发者最关心的任务上超越规模显著更大的前代模型。270亿参数这一规模，也被视作开源模型中"广泛部署"的理想规格——既具备足够的智能水平，又便于部署和服务。

随着Qwen3.6-27B的开源，Qwen3.6系列已完整发布——从30亿激活参数的Qwen3.6-35B-A3B，到线上的Qwen3.6-Plus和Qwen3.6-Max-Preview，这一代模型在各个规模上都实现了智能体编程能力的飞跃。