2026-05-11 20:06:33 1267次浏览

智东西编译 杨京丽编辑 陈骏达

智东西4月23日报道,昨晚,阿里通义千问团队宣布开源Qwen3.6-27B——一款270亿参数的稠密多模态模型,支持思考与非思考模式。

与阿里上一代开源模型Qwen3.5-397B-A17B相比,Qwen3.6-27B以1/15的参数规模,在SWE-bench Verified、SWE-bench Pro、Terminal-Bench 2.0以及SkillsBench上实现了反超,其编程能力提升明显,同时还具备较强的文本和多模态推理能力。

与相似尺寸的Gemma 4-31B模型对比,Qwen3.6-27B在大部分维度上,展现出较大领先优势。

随着Qwen3.6-27B的发布,阿里称Qwen3.6系列已完整发布,包括开源模型Qwen3.6-35B-A3B和闭源模型Qwen3.6-Plus、Qwen3.6-Max-Preview。

阿里云百炼平台上,现在已经可以看到Qwen3.6-27B的价格,每百万Token输入价格3元,输出价格18元。由于Qwen3.6-27B是稠密模型,价格并不便宜。

Qwen3.6-27B现已上线Qwen Studio,并以开源权重形式发布于Hugging Face和ModelScope,阿里云百炼API即将上线,届时将支持preserve_thinking功能以适配智能体任务。该模型也可接入OpenClaw、Claude Code、Qwen Code等主流第三方编程助手。

体验地址:https://chat.qwen.ai/

开源地址:https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-27Bhttps://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.6-27B

一、编程能力:界面美观、功能完备,复杂需求一次到位

官方对比了Qwen3.6-27B和Qwen3.5-397B-A17B,在编程基准上,Qwen3.6-27B在多方面领先: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)以及SkillsBench(48.2 vs. 30.0)。在推理任务上,Qwen3.6-27B 在GPQA Diamond上取得了87.8的成绩,略次于Qwen3.5-397B-A17B的88.4。

为直观验证Qwen3.6-27B编程能力,智东西进行了如下的几个测试。

首先,我们先让它做了一个跑酷小游戏,测试其编程和前端能力,要求满足角色动作、关卡要素、道具系统、UI设计等多维度约束。

它用时四分钟左右,写完了1200多行代码。从实测结果来看,游戏设计与前端实现上,Qwen3.6-27B基本还原了提示词中列举的全部核心要素:玩家的跳跃、二段跳等均已实现,添加了无人机、针刺等障碍物,能量电池、金币、磁铁等均可拾取。美术风格符合设定,UI层完整展示了血量、分数、速度、距离等指标,游戏可玩性强。

但细节层面仍存在一些小问题,针刺悬浮在天上有点怪;吃到电池后,没有能量条显示;撞到箱子,就自动过去了,没有扣除血量。

另外,我们还让Qwen3.6-27B制作了个人记账应用,考察的是模型应用开发能力和对闭环设计的理解,包括统计逻辑怎么算、数据怎么持久化、异常输入怎么拦截,比写一个静态页面要复杂得多。

在应用开发上,Qwen3.6-27B的表现相对稳健。生成的应用完整实现了记录的增删改查、按月份筛选、总收入/总支出/结余的统计以及近7天收支趋势图表,刷新页面后数据没有丢失,说明localStorage持久化已正确实现。

唯一的小Bug是刷新页面后,7日收支柱状图一度不显示,再记一笔账后恢复,属于“初始渲染时机”问题。模型在异步状态初始化的顺序上,没处理到位。从界面上看,这个记账应用视觉设计较为简约,是一套偏实用向的标准控件组合。业务逻辑维度上,它把一个日常工具该有的数据流、统计逻辑与异常处理都串起来了,对于应用开发全流程的理解比较清晰。

之后,我们还让它做了个新闻网站前端设计,看起来还是有模有样的。

Qwen3.6-27B自行规划,分了科技、财经、体育、娱乐、健康五大板块,设有国内新闻和国际新闻,界面右侧,还展示了热门排行、标签、北京的天气,甚至把商业化都想好了,留出了广告的位置。界面条理清晰,内容完整,可视化效果好,模型对“一个新闻网站长什么样”有较为成熟的认知。

二、多模态能力:识别验证码、找不同,通通拿下

作为原生多模态模型,Qwen3.6-27B支持视觉语言思考与非思考模式,可处理图像、视频与文本的联合理解,覆盖视觉推理、文档理解、视觉问答等场景,能力基本上与Qwen3.5-397B-A17B想当。

针对多模态能力,我们也对Qwen3.6-27B进行了测试,首先让它识别了下面这几个验证码。

可以看到,它较为清楚的判断出了绝大多数验证码,只有第八个0AIs,他把s认成了6,其他都判断的比较准确,同时也注明了自己不确定的部分。这种带置信度反馈的识别方式,对后续的自动化校验链路更友好,下游系统可以基于置信度决定是否自动通过。

展开思考过程,我们可以看到它多次确认图8的验证码0AIs,最后一位它在b和6之间反复纠结,被旁边字母干扰,在错误的道路上越走越远了,而正确答案s自始至终没有进入过它的候选集。

这样看下来,Qwen3.6-27B的图像识别和推理能力还是过关的,得到相对模糊的反馈后,还需进行人工验证。

另外,我们还让Qwen3.6-27B进行了“找不同”测试,让它看看左右两张图有什么区别。

Qwen3.6-27B识别出了5处差异,不同难度的不同点都注意到了:鸟窝、打开的书、灯笼、颜色差异,还有墙上的挂饰,这个我自己一开始都没注意到。

值得注意的是,它的思考过程非常简单,简单比对就完成了分析,而且描述也很清晰,展示出模型的较强的视觉识别与推理能力。

结语:阿里开源战略渐趋聚焦,27B模型瞄准开发者核心需求

Qwen3.6系列的发布,折射出阿里在开源策略的转向。此前,阿里曾开源从几十亿参数量到数千亿参数量的各种模型,但本次Qwen3.6系列仅开源了小尺寸MoE模型和稠密模型,体现出其开源战略的聚焦。

此类小模型面向开发者、研究者及小团队,可以直接本地部署,或在其基础上做进一步研究和微调。Qwen3.6-27B恰好卡在了这个需求的中心位置。

开源社区对这一尺寸的模型呼声很高;从实际价值看,27B的稠密模型也更能满足开发者对部署灵活性和可控性的现实要求。

随着互联网的普及,视频网站成为了人们获取信息、娱乐休闲的重要渠道。然而,在享受网络带来的便利的同时,我们也需要警惕其中可能存在的风险。本文将围绕“使劲插”这一功能展开,探讨其在视频网站上的正确使用方法,以及如何避免误入歧途。

一、什么是“使劲插”功能?

在视频网站上,“使劲插”通常指的是将视频插入到其他页面或应用中,以便用户可以随时随地观看。这一功能在一定程度上方便了用户,但也存在一些潜在的风险。

  • 1. 权限风险:用户在插入视频时,可能需要授权网站访问自己的设备信息,这可能会泄露个人隐私。
  • 2. 内容风险:插入的视频可能来自不可信的来源,存在不良信息或病毒的风险。
  • 3. 法律风险:未经授权插入他人版权视频,可能侵犯他人权益。

二、如何正确使用“使劲插”功能?

为了确保用户在使用“使劲插”功能时的安全,以下是一些建议:

  • 1. 选择正规视频网站:选择知名度高、口碑好的视频网站,降低内容风险。
  • 2. 注意隐私保护:在插入视频时,仔细阅读授权协议,确保不会泄露个人隐私。
  • 3. 甄别视频来源:在插入视频前,核实视频来源,避免插入不良信息或病毒视频。
  • 4. 遵守法律法规:在使用“使劲插”功能时,遵守相关法律法规,尊重他人权益。

三、如何避免误入歧途?

为了避免在使用“使劲插”功能时误入歧途,以下是一些建议:

  • 1. 提高警惕:在遇到可疑视频或链接时,提高警惕,避免点击。
  • 2. 学习相关知识:了解网络风险,提高自我保护意识。
  • 3. 及时反馈:如发现不良信息或违法行为,及时向网站举报。
  • 4. 寻求帮助:在遇到问题时,向专业人士或相关部门寻求帮助。

四、总结

“使劲插”功能在视频网站上具有一定的实用性,但同时也存在一定的风险。用户在使用这一功能时,应提高警惕,遵守相关法律法规,尊重他人权益,以确保自身安全。同时,视频网站也应加强监管,为用户提供一个安全、健康的网络环境。

总之,正确使用“使劲插”功能,关注网络安全,是我们共同的责任。让我们携手共建一个清朗的网络空间。


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