알리바바, Qwen3.6-27B 출시, 더 큰 후속 모델보다 코딩 벤치마크에서 우위

알리바바는 270억 개의 파라미터를 가진 새로운 밀집형 오픈소스 모델인 Qwen3.6-27B를 출시했습니다. 이 모델은 테스트된 거의 모든 코딩 벤치마크에서 훨씬 더 큰 후속 모델인 Qwen3.5-397B-A17B보다 우수한 성능을 보였습니다.

• SWE-bench Verified에서 77.2의 점수를 기록하여 후속 모델의 76.2를 능가했습니다.
• Terminal-Bench 2.0에서 59.3을 달성하여 Qwen3.5-397B-A17B의 52.5보다 높습니다.
• 이 모델은 텍스트와 멀티모달 추론 작업을 모두 처리할 수 있습니다.
• 밀집형 모델이므로 복잡한 Mixture of Experts 아키텍처보다 실행하기 더 쉽습니다.

이 모델은 Qwen Studio, 알리바바 클라우드 Model Studio API, 그리고 Hugging Face와 ModelScope에서 오픈 가중치로 제공되며, 거대한 모델을 다루지 않고도 강력한 코딩 성능을 원하는 개발자를 목표로 합니다.