データ
2026年4月30日、Artificial Analysis が Intelligence Index ランキングを更新しました。Qwen 3.6 27B が 46 点を獲得し、150B パラメータ未満のオープンモデルで絶対的なリーダーとなりました。同日、Vals Index では総合トップ8にランクインしています。
| モデル | Intelligence Index | パラメータ | オープン | 1M 出力あたりのコスト |
|---|---|---|---|---|
| Qwen 3.6 27B | 46 | 27B dense | ✅ Apache 2.0 | ~$0.20（ローカル） |
| Gemma 4 31B | 39 | 31B dense | ✅ | ~$0.01（ローカル） |
| Llama 4 Scout | 42 | ~17B MoE | ✅ | ~$0.15（ローカル） |
| Claude Opus 4.7 | ~48 | クローズド | ❌ | $25.00 |
| GPT-5.5 | ~47 | クローズド | ❌ | $10.00 |
重要な発見：Qwen 3.6 27B の Intelligence Index スコアは GPT-5.5 や Claude Opus 4.7 に非常に近づいていますが、コスト差は桁違いです。
なぜ 27B なのか
270億パラメータ意味着什么？24GB RAM の MacBook Pro M4（約$2,500）で 4-bit 量子化で実行できます。これは GPU クラスターを必要とするラボモデルではなく、すべての開発者のデスクで実行できる「コンパクトなパワーハウス」です。
トレードオフは何か
Artificial Analysis は重要なデータポイントも明らかにしました：Qwen 3.6 27B は Intelligence Index テスト全体を完了するために約 3.7 倍の出力トークンを消費し、Gemma 4 31B の約 21 倍のコストがかかります。
これは欠陥ではなく設計上のトレードオフです。
landscape 評価
オープンモデルの競争ロジックは「パラメータ競争」から「効率競争」へ移行しています。
アクション推奨
- ローカル開発者：コーディング支援とエージェントタスクが中心の場合、Qwen 3.6 27B は現在コンシューマーグレードハードウェアで最高のコストパフォーマンスを提供します
- エンタープライズ：Apache 2.0 ライセンス + クラウド不要の推論 = データコンプライアンスシナリオの首选