# 实测：本地跑 Qwen-3.6-27B 跟闭源模型比，到底差多少

> 原标题：Actual comparison between locally ran Qwen-3.6-27B and proprietary models

- 来源：r/LocalLLaMA
- 发布时间：2026-04-30T12:51:17.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/12219
- 原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1szv6z0/actual_comparison_between_locally_ran_qwen3627b/

## 摘要

作者拿一个自动研究循环任务测了 5 个模型，只有 Qwen-3.6-27B 接近完成。本地用 q4_k_m 量化版跑了约 8 小时，消耗 3.9 万 token（上限 4.5 万）；作为对比，全精度 Qwen 通过 OpenRouter 调用用了 440 万 token，花费 0.939 美元。关键看失败质量：两个 Qwen 版本都只差小修小补，而 G...

## 推荐理由

这篇帖子用一个自动研究任务把 Qwen-3.6-27B 和几个闭源模型放在一起比，结果只有 Qwen 基本完成，其他模型要么缺测试要么缺实现，对比很直观。数据也给了：本地量化版跑了约 8 小时，读 39k 写 45k tokens；全精度版消耗 4.4M tokens，花了 0.939 美元。失败质量比成功更值得看，两种 Qwen 都只需少量修复就能用。来源是单篇 Reddit 实测，权威性有限，所以放在 featured 低位，但 hook、数据和话题性都够。

## 锐评

这条帖子最有价值的地方不是“Qwen赢了”，而是它把失败质量摆出来对比。作者用同一个自动研究循环任务测了5个模型，只有Qwen-3.6-27B接近完成，其他模型要么漏测试，要么逻辑跑偏。本地q4_k_m量化版跑了约8小时，用了3.9万token，而通过OpenRouter调用的全精度版用了440万token，花费0.939美元。两个版本都只差小修小补就能完成任务，说明模型本身能力在线。

但这里有几个信息缺口要注意。正文没披露这个“自动研究循环任务”具体是什么，难度和代表性存疑。另外，本地跑8小时才消耗3.9万token，这个速度对实际使用来说太慢了，更像是验证可行性而非生产力。全精度版440万token的花费虽然低，但没说明是单次还是多次尝试的结果。

我会先打个折：这更像是一次个人实验记录，不是严谨对比。它告诉我们Qwen-3.6-27B在特定任务上有潜力，但离“本地跑能替代API调用”还差着推理速度和任务泛化性这两道坎。