https://kaikai365.com/tags/qwen/Recent content in Qwen on 凱凱的技術筆記Hugozh-TWTue, 30 Jun 2026 14:30:00 +0800https://kaikai365.com/posts/2026-06-30-qwen-36-local-model-deep-dive/Tue, 30 Jun 2026 14:30:00 +0800https://kaikai365.com/posts/2026-06-30-qwen-36-local-model-deep-dive/<h2 id="前言">前言</h2> <p>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：<strong>27B 稠密模型在本地開發中才是最佳選擇，而不是 35B MoE 版本。</strong></p> <p>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。</p> <div class="adsense-container" style="margin: 20px 0; text-align: center;"> <span style="font-size: 12px; color: #888; display: block; margin-bottom: 5px;">- 廣告 -</span> <ins class="adsbygoogle" style="display:block; text-align:center;" data-ad-layout="in-article" data-ad-format="fluid" data-ad-client="ca-pub-7490556205068980" data-ad-slot="YYYYYYYYYY"></ins> <script> (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); </script> </div> <h2 id="qwen-36-家族全覽">Qwen 3.6 家族全覽</h2> <p>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：</p> <p><strong>1. Qwen 3.6-Plus（旗艦閉源版）</strong></p> <ul> <li>透過阿里雲百煉 / DashScope API 提供</li> <li>預設 100 萬 token 上下文視窗</li> <li>採用混合線性注意力（Linear Attention）+ MoE 架構</li> <li>估計活躍參數超過 4000 億</li> <li>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</li> </ul> <p><strong>2. Qwen 3.6-35B-A3B（開源 MoE 版）</strong></p>