Qwen3.6-27B (OBLITERATUS)
移除拒绝回路，能力保持，本地全栈部署
仅 safetensors · 无 pickle 加载风险
社区实测
社区普遍认为 Qwen3.6-27B 是本地编码与 agentic 工作流的突破性模型：密集架构使其在消费级 GPU 上即可运行，编码和工具调用能力超越参数量大一个数量级的前代 MoE 模型，是首个被验证能在实际工作中与 Claude Code 抗衡的本地模型；abliterated 版本提供了无审查使用路径，但会引入基准测试退化的代价。
- 编码与 agentic 基准超越 397B 参数的前代 MoE 模型 Qwen3.5-397B-A17B
- 密集架构消除 MoE 路由复杂度，比 MoE 模型更易于本地部署
- 工具调用能力优于 Gemma 4 26B，不会陷入工具调用循环
- 首个在实际工作中能对抗 Claude Code 的本地模型
- 可在消费级 GPU（RTX 3090、双 RTX 5060 Ti）上以可用速度运行
- abliterated 版本移除了模型内置的拒绝行为，支持无审查使用
- 262K 上下文窗口，可扩展至 100 万 token
- Apache 2.0 开源许可
- 在 AIME 数学基准上显著优于 Qwen3.5 27B 和 Gemma 4 31B
- 边际电力成本仅 $0.010/百万 token
- 搭配 MTP 投机解码在 RTX 3090 上达到 64–67 tok/s
- 原生多模态支持
- 内置 Thinking Preservation 机制
- abliteration 会降低基准表现，Heretic 方法 GSM8K 无效率达 74.5%（基础模型 68.2%）
- HauhauCS/Reaper Abliteration 工具被指抄袭 Heretic（AGPL-3.0），剥离署名后重新授权为 PolyForm Noncommercial
- 部分基准上 Qwen3.6 表现落后于 Qwen3.5 和 Gemma 4
- vLLM 在测试的消费级 GPU 配置上内存上限仅 16K
- 高并发请求在 300 秒测试预算下超时
- 推理模型在 GSM8K 上有 23–75% 的题目在给出答案前耗尽思考预算
OBLITERATUS/Qwen3.6-27B-OBLITERATED - Hugging FaceQwen3.6-27B Abliterated + MTP GGUF — uncensored with speculative decoding (64–67 tok/s on RTX 3090) : r/LocalLLMWow, Qwen3.6-27B is good : r/LocalLLM - RedditQwen3 27B beat Gemma 4 26B for tool calling : r/LocalLLaMA85 GPU-hours comparing 5 abliteration methods on Qwen3.6-27B: benchmarks, safety, weight forensicsQwen3.6:27b is the first local model that actually holds up against ...Qwen3.6-27B: 27B Model Beats 397B on Coding (2026)Qwen3.6-27B beats much larger predecessor on most coding ...Gemma 4 31B vs Qwen3.5 27B - The Kaitchup - SubstackWe ran Qwen3.6-27B on $800 of consumer GPUs, day one. Here's ...
截至 2026-06-21
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