本地部署模型推荐[持续更新]
2026-4-20
一、核心参数对比
对比维度 | qwen3.6:35b-a3b | gemma4:31b | qwen3.5:27b | 优势方 |
|---|---|---|---|---|
架构 | MoE稀疏 (350亿总参/30亿激活) | 稠密架构 (310亿全激活) | 稠密架构 (270亿全激活) | qwen3.6 |
发布时间 | 2026年4月 | 2026年4月 | 2026年2月 | - |
许可证 | Apache 2.0 | Apache 2.0 | Apache 2.0 | 平手 |
上下文 | 256K (可扩展至1M) | 256K | 262K (可扩展至1M) | 平手 |
多模态 | ✅ 文本+图像+视频 | ✅ 文本+图像+视频+音频 | ✅ 文本+图像 | gemma4 |
量化版本 | q4_K_M(24GB)、q8_0(39GB) | q4(20GB)、q8(34GB) | q4(17GB)、q8(30GB) | qwen3.5 |
二、性能基准测试对比
测试项目 | qwen3.6:35b-a3b | gemma4:31b | qwen3.5:27b | 优势方 |
|---|---|---|---|---|
SWE-bench Verified (代码修复) | 73.4 | 52.0 | 72.4 | qwen3.6 |
Terminal-Bench 2.0 (终端编程) | 51.5 | 42.9 | 41.6 | qwen3.6 |
LiveCodeBench v6 (代码生成) | 80.4 | 80.0 | 77.8-80.7 | gemma4 |
AIME 2026 (数学竞赛) | 92.7 | 89.2 | 92.6 | qwen3.6 |
MMLU-Pro (知识理解) | 85.2 | 85.2 | 86.1 | qwen3.5 |
GPQA Diamond (科学推理) | 86.0 | 84.3 | 85.5 | qwen3.5 |
QwenWebBench (前端开发) | 1397 | 1197 | 1068 | qwen3.6 |
Claw-Eval 均分 (Agent能力) | 68.7 | 48.5 | 64.3 | qwen3.6 |
三、硬件需求对比（您的双3090配置）
量化级别 | qwen3.6:35b-a3b | gemma4:31b | qwen3.5:27b | 双3090适用性 |
|---|---|---|---|---|
4-bit | 约 24GB (q4_K_M) | 约 20GB (q4) | 约 17GB (q4) | ✅ 全部适合 |
8-bit | 约 39GB (q8_0) | 约 34GB (q8) | 约 30GB (q8) | ⚠️ qwen3.6勉强 |
BF16/FP16 | 约 71GB | 约 62GB | 约 54GB | ❌ 无法运行 |
推理速度 | 最高 (MoE高效) | 中等 | 较高 | qwen3.6胜出 |
四、架构特性深度分析
qwen3.6:35b-a3b 优势
- MoE稀疏架构：总参350亿，每次推理仅激活30亿参数，效率极高
- 编程能力突出：在SWE-bench、Terminal-Bench等编程基准上大幅领先
- 思维保留：支持在多轮对话中保留历史推理链，减少重复思考
- Agent兼容性：深度兼容OpenClaw、Qwen Code等主流Agent框架
gemma4:31b 优势
- 多模态更全面：原生支持音频输入，而qwen系列不支持
- 数学推理强：AIME 2026得分89.2%，数学能力突出
- 科学推理优：GPQA Diamond得分84.3%，科学领域表现好
- Token效率高：平均Token使用量仅为qwen3.5的65%
qwen3.5:27b 优势
- 成熟稳定：发布已2个月，社区支持完善，bug较少
- 显存友好：4-bit仅需17GB，单3090即可流畅运行
- 中文优化：对中文场景有更好的理解和生成能力
- 性价比高：在27B规模中性能卓越，硬件要求最低
部署工具推荐
- llama.cpp
- LocalAI
- ollama
- lmstudio