結論
Qwen 3.6-27Bは30B以下で最高のオープンソースコーディングモデルの一つ。270億稠密パラメータ、Apache 2.0、18GBメモリで動作。Terminal-BenchでClaude 4.5 Opusに並ぶ。
ローカルコーディング支援とオフライン推論に最適。大規模マルチモーダルや百万トークンコンテキストには不向き。
テスト次元
コーディング
2026年4月20日リリース、6つのコーディングベンチマークで同時にトップ：
- SWE-bench Pro: ~50%
- Terminal-Bench 2.0: Claude 4.5 Opusに並ぶ
- Skills Bench: 1位
デプロイコスト
- FP16: 約18GB（RTX 4090で十分）
- INT4量子化: 約8GB（MacBookで動作）
- 速度: 4090単体で50+ tokens/s
おすすめ
個人開発者: 24GB GPUがあれば最良のローカルコーディングモデル。
チーム: VS Code / Cursorのローカルバックエンドとして活用可能。