阿里通义千问发布 Qwen3.6-27B 密集开源模型，智能体编码性能超越 397B MoE

阿里巴巴通义千问团队正式发布 Qwen3.6 系列首款密集开源模型 Qwen3.6-27B。该模型采用 Apache 2.0 许可证，在多项智能体编码基准测试中表现亮眼，部分成绩超越参数量更大的 Qwen3.5-397B-A17B MoE 模型。其中，SWE-bench Verified 得分达 77.2，Terminal-Bench 2.0 得分 59.3，与 Claude 4.5 Opus 持平。

Qwen3.6-27B 针对前端工作流与代码库级推理进行专项优化，并引入“思维保留”（Thinking Preservation）机制，支持在多轮对话中保留历史推理轨迹，有效降低冗余计算并提升 KV 缓存效率。架构上，模型采用 Gated DeltaNet 线性注意力与传统自注意力相结合的混合设计，配合多令牌预测（MTP）实现推测解码。原生上下文窗口为 262K tokens，经 YaRN 扩展最高支持 1M tokens。目前，BF16 与 FP8 双版本权重已同步上线 Hugging Face。