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• Qwen/Qwen3.6-27B tags:
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• gguf
• tq3_4s
• turboquant
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• en
• zh
• multilingual

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Qwen3.6-27B-TQ3_4S

TQ3_4S 版本发布

本仓库将模型打包为 TurboQuant TQ3_4S GGUF 格式，以便本地部署。

运行时兼容性

此量化版本需要支持 TurboQuant 的运行时环境。对于 llama.cpp，若需原生支持 TQ3_4S，请使用 turbo-tan/llama.cpp-tq3 分支，而非官方上游版本。

• TurboQuant 运行时分支：turbo-tan/llama.cpp-tq3
• LM Studio 设置：docs/backend/LMStudio.md

文件信息

文件	量化方式	大小
Qwen3.6-27B-TQ3_4S.gguf	TQ3_4S	~13.0 GB
chat_template.jinja	对话模板	文本
thumbnail.png	模型卡片图片	png

本地验证

硬件配置：

• RTX 5060 Ti 16 GB

提示词处理：

• llama-perplexity --chunks 10 -c 2048
• PPL = 6.2452 +/- 0.16138
• 提示词评测 = 712.02 令牌/秒

在 RTX 5060 Ti 上使用推荐的 KV 设置进行 16 GB 显存适配性检查：

• 32k 上下文可适配
• 64k 上下文可适配
• 128k 上下文不可适配

运行时注意事项

• 为获得最佳性能，请使用支持 TurboQuant 的 llama.cpp 构建版本。
• 对于 llama.cpp，建议使用 turbo-tan/llama.cpp-tq3 分支作为运行时环境。
• 上游模型支持多模态能力，但此处使用的公开 27B 仓库目前未提供单独的 GGUF mmproj 工件。
• 若使用 llama.cpp 进行对话，需启用 --jinja 选项，以确保捆绑的对话模板生效。
• 上游指南建议，在处理推理密集型任务时，尽可能保持至少 128K 的上下文长度。对于显存较小的本地 GPU，可根据需要减少上下文长度以适配内存。
• 上游默认采样策略在思考模式和非思考模式下有所不同；若需复现基础模型行为，请参考官方 Qwen 卡片说明。

推荐的 llama.cpp 设置

16 GB 设备的默认提示词处理设置：

llama-bench \
  -m Qwen3.6-27B-TQ3_4S.gguf \
  -ngl 99 \
  -ctk q4_0 \
  -ctv tq3_0 \
  -fa 1 \
  -p 2048 -n 0 -r 3

默认聊天/服务器设置：

llama-server \
  -m Qwen3.6-27B-TQ3_4S.gguf \
  --host 127.0.0.1 --port 8080 \
  -ngl 99 -c 4096 -np 1 \
  -ctk q4_0 -ctv tq3_0 -fa on \
  --jinja

示例

llama-cli \
  -m Qwen3.6-27B-TQ3_4S.gguf \
  --jinja \
  -ngl 99 \
  -c 4096

构建/运行时：

git clone https://github.com/turbo-tan/llama.cpp-tq3

Qwen3.6 基础模型

继 2 月发布 Qwen3.5 系列之后，Qwen 推出 Qwen3.6，作为首个开源权重的 Qwen3.6 变体，旨在提升稳定性和实际应用价值。

Qwen3.6 亮点

• 智能体编码能力：该模型能更流畅、精准地处理前端工作流和仓库级推理任务。
• 思维保持能力：模型家族可跨历史对话轮次保留推理上下文，减少迭代工作中的额外开销。

模型概览

• 类型：带视觉编码器的因果语言模型
• 训练阶段：预训练与后训练
• 架构：qwen35
• 参数规模：27B
• 层数：64
• 嵌入维度：5120
• FFN 维度：17408
• 隐藏层布局：16 × (3 × (Gated DeltaNet -> FFN) -> 1 × (Gated Attention -> FFN))
• Gated DeltaNet 头数：V 为 48，QK 为 16，头维度 128
• Gated Attention 头数：Q 为 24，KV 为 4，头维度 256
• RoPE 维度：64
• 原生上下文长度：262,144

精选上游基准测试亮点

• SWE-bench Verified：77.2
• Terminal-Bench 2.0：59.3
• SkillsBench Avg5：48.2
• GPQA Diamond：87.8
• AIME26：94.1
• MMMU：82.9
• AndroidWorld：70.3

来源

• 上游基础模型：Qwen/Qwen3.6-27B
• 用于转换的上游 GGUF 源：unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF
• 上游博客及基准测试背景：Qwen3.6-27B model card
• TurboQuant 运行时分支：turbo-tan/llama.cpp-tq3