Qwen3.6 没有 40B 版本

factrue，查了一圈，Qwen3.6 系列不存在 40B 这个规格。你可能混淆了版本号和参数量——"3.6"是版本代号，不是参数前缀。目前 Qwen3.6 开源的本地可跑模型主要是两个：35B-A3B（MoE）和 27B（Dense）。

Qwen3.6-35B-A3B：当前本地编程模型的标杆

这是一个 MoE 稀疏模型，总参数 35B，但每个 token 只激活 3B 参数。核心数据：

SWE-bench Verified: 73.4%，超越前代 Qwen3.5-35B-A3B 一大截，在编码 agent 场景下接近甚至超过更大的 dense 模型。对比 Google Gemma 4 26B-A4B 的 52.0%，高出 21 个百分点。

推理速度：RTX 4090 上 120+ tokens/s，262K 上下文窗口。Simon Willison 实测在 M5 MacBook Pro 上本地运行，SVG 生成任务击败了 Claude Opus 4.7。

社区共识：如果你有 32GB 显存或者 Apple Silicon 大内存机器，这是目前本地编程首选。

Qwen3.6-27B：Dense 版本的实力

Artificial Analysis Intelligence Index 得分 46（推理模式）。Reddit 社区讨论中被认为是"40B 以下量化后最强模型"——这可能是你听到"40B"说法的来源，指的是量化后占用接近 40B 模型的显存空间，但模型本身是 27B 参数。

API 版本：Qwen3.6 Max

Intelligence Index 得分 52，256K 上下文。定价 $1.30/1M input tokens，$7.80/1M output tokens，在同级模型中属于中等偏低。不过在 LiveBench 上仍落后于 Gemini 3.1 Pro 和 GPT-5.4。

总结：如果你想本地跑，35B-A3B 是性价比怪物——3B 激活参数就能打出 73.4% SWE-bench，4090 单卡流畅。27B dense 版适合需要更稳定输出的场景。没有 40B 版本，别被社区讨论中的显存占用数字误导了。