Qwen

前言 前陣子看到一篇來自 Quesma 的文章，作者在他的 MacBook Max M5（128GB RAM）上跑了 Qwen 3.6 系列模型後，得出一個頗具爭議的結論：27B 稠密模型在本地開發中才是最佳選擇，而不是 35B MoE 版本。 這個說法在 Reddit 的 LocalLLaMA 社群引發了熱烈討論——有人認同、有人反對。作為一個長期關注開源模型本地部署的人，我覺得這正是個好機會，把 Qwen 3.6 整個系列徹底盤點一遍，讓大家在實際部署前有個清晰的認知。 - 廣告 - Qwen 3.6 家族全覽 Qwen 3.6 是阿里通義千問團隊在 2026 年 4 月推出的新一代模型家族，主要分為三大版本： 1. Qwen 3.6-Plus（旗艦閉源版） 透過阿里雲百煉 / DashScope API 提供 預設 100 萬 token 上下文視窗 採用混合線性注意力（Linear Attention）+ MoE 架構 估計活躍參數超過 4000 億 定價約 $0.29/100 萬輸入 token、$1.65/100 萬輸出 token，比 Claude Opus 4.6 便宜約 12 倍、GPT-5.4 便宜約 6 倍 2. Qwen 3.6-35B-A3B（開源 MoE 版） ...