# 事実シート：Qwen3.5 27B vs Qwen3.6 27B

基準日: 2026-07-19（JST）

## 公式情報

- Qwen公式はQwen3.6をQwen3.5に続く最新版とし、エージェント型コード作業と会話をまたぐ思考保持を主な強化点としている。
  - https://github.com/QwenLM/Qwen3.6
- Qwen3.6-27Bは2026年4月22日に公開された。
  - https://qwen.ai/blog?id=qwen3.6-27b
- Qwen3.6の公開モデルはApache 2.0ライセンス。
  - https://github.com/QwenLM/Qwen3.6
- Ollamaの`qwen3.6:27b`は17GB、256Kコンテキスト、テキスト・画像入力対応と表示される。
  - https://ollama.com/library/qwen3.6/tags
- OllamaはClaude Codeでローカルモデルを使えると案内し、64K以上のコンテキストを推奨している。
  - https://docs.ollama.com/integrations/claude-code

## 実機

- OS: Windows
- CPU: Intel Core i7-13700F（16コア／24スレッド）
- RAM: 64GB
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti
- VRAM: 12,282MiB
- Ollama: 0.32.1
- Claude Code: 2.1.126
- Qwen3.5: `qwen3.5:27b`／27.8B／Q4_K_M／17GB
- Qwen3.6: `qwen3.6:27b`／27.8B／Q4_K_M／17GB

## 8K比較の固定条件

- `num_ctx: 8192`
- `temperature: 0`
- `seed: 42`
- `think: false`
- 同じ文章、画像、質問を使用
- 各モデルの最初の長文課題だけコールドスタート
- 画像2課題はモデルを読み込んだまま実行

## 課題別結果

| 課題 | Qwen3.5 27B | Qwen3.6 27B |
|---|---|---|
| 長文から5情報を検索 | 5/5 | 5/5 |
| 417＋27 | 不明／不正解 | 444／正解 |
| 机上画像の5物体 | 5/5 | 5/5 |
| 時計10時10分 | 正解 | 正解 |
| 日本語OCR | 4/4 | 4/4 |
| 合計 | 15/16 | 16/16 |
| 課題単位の合格 | 2/3 | 3/3 |

Qwen3.6の机上画像回答は「青い鉢植え」。旧採点器は「植物」の文字だけを必須にして一度誤って不正解にしたが、画像の対象と色を正しく答えているため、「青＋鉢植え」も正解条件へ追加した。モデル回答は再生成せず、採点規則だけを修正した。

## 速度

| モデル | 長文 | 時計画像 | 日本語OCR |
|---|---:|---:|---:|
| Qwen3.5 27B | 2.77 token/s、47.504秒 | 2.76 token/s、38.032秒 | 3.00 token/s、13.407秒 |
| Qwen3.6 27B | 2.77 token/s、38.727秒 | 2.85 token/s、20.580秒 | 2.91 token/s、13.579秒 |

- 生成速度はほぼ同じ。3.6の回答時間が短い課題は、主に出力トークン数が少ないため。
- 長文の初回読み込みは3.5が22.088秒、3.6が10.679秒だった。
- 単発測定なので、初回読み込みの差を世代固有の性能とは断定しない。

## GPU・RAM配置

- 両モデルともOllama表示サイズ17,699,627,331 bytes。
- 両モデルともVRAM配置9,605,438,503 bytes。
- 両モデルともCPU 46%／GPU 54%、CONTEXT 8,192。
- 実測GPU使用量はおよそ11.5〜11.6GB。

## Claude Code 64K

- Qwen3.6 27B: 約949.2秒（15分49.2秒）、9テスト作成、9/9合格、`cart.py`変更なし。
- Qwen3.5 27B: 約824.2秒（13分44.2秒）、5テスト作成、5/5合格、`cart.py`変更なし。
- Qwen3.6は数量5本、10%割引4本を作成し、空カートと小数の丸めも含めた。
- Qwen3.6は3.5より4テスト多い一方、約125.0秒遅く、所要時間は約1.15倍だった。
- 64K時のOllama表示は両方21GB、CPU 56%／GPU 44%。
- 入力`cart.py`のSHA256: `FDE0C2E1290464CA363C81CD3AED9D334B5AF0B6CA95FC7905BB026ADB7AAE40`
- 指示: `Add a unittest file named test_cart.py. Cover quantity multiplication and a 10 percent discount. Run the tests. Do not change the public function names.`

## 動画で使う現時点の結論

1. Qwen3.6 27Bは3.5が答えなかった計算を正解し、同じ3課題で15/16から16/16へ改善した。
2. 時計と日本語OCRの正解は維持した。
3. モデル容量、CPU/GPU配置、生成速度はほぼ同じで、12GB環境の遅さ自体は残る。
4. 日常の反復は軽量モデル、精度優先で待てる課題は3.6 27Bが現実的。
5. コード作業は3.6が9テストへ増やしたが15分49秒かかり、3.5の13分44秒より約2分5秒遅かった。
