文档分析
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Qwen3.5-27B — 均衡的通用 AI 模型
Qwen3.5-27B 兼顾速度与深度，适合长对话、分析和通用聊天。免费试用。
直接开聊
在线
Qwen3.5-27B 已经选好
这个页面默认就用 Qwen3.5-27B。Balanced Qwen 3.5 model for longer prompts, analysis, and general chat.
先选模型，再决定要不要联网搜索或打开 Thinking，然后直接用真实问题开聊。
文本
balanced
可以直接试这些问题
可以先在浏览器里试。如果你想自托管，模型卡里有部署方式和运行示例。
参数
27B
架构
Dense
上下文
262K 原生
许可证
Apache 2.0
切换到其他 Qwen 模型页
概览
Qwen3.5-27B 在家族中的定位
Qwen3.5-27B 是开源 Qwen 3.5 dense 线里的中段选择。它适合那种 9B 已经开始偏浅、但你又暂时不想切到更复杂 MoE 路线的工作。
更强推理
多步逻辑、对比分析和复杂指令的处理能力明显优于 9B。
更厚，但还算好部署
它比 9B 更重，但在运维和推理形态上仍然比更大的 MoE 模型直接。
全能通才
写作、编程、分析、翻译全面均衡。
Qwen3.5-27B Benchmark
Qwen3.5-27B 与相近模型的 benchmark 对比。
Model
MMLU-Pro
GPQA / GPQA-family
LiveCodeBench v6
Qwen3.5-9B
Light dense model for quick prompts and lightweight coding.
更新于 2026-04-02
MMLU-Pro
82.5
GPQA / GPQA-family
81.7
LiveCodeBench v6
65.6
Qwen3.5-27B
Balanced dense model with better reasoning and coding depth.
更新于 2026-04-02
MMLU-Pro
86.1
GPQA / GPQA-family
85.5
LiveCodeBench v6
80.7
Qwen3.5-35B-A3B
Compact MoE model, also the base model behind Qwen3.5-Flash.
更新于 2026-04-02
MMLU-Pro
85.3
GPQA / GPQA-family
84.2
LiveCodeBench v6
74.6
分数来自公开模型卡和 qwen.ai 发布页。Hosted 模型标注了对应的开源基线。
更新于 2026-04-02适用场景
Qwen3.5-27B 最擅长什么
需要比 9B 更深的推理但又想保持部署简洁时，27B 是首选。
通用对话
可靠的对话 AI，适用于客服、内部工具和助手。
中等编程
代码审查、重构、调试和多文件上下文理解。
内容写作
生成结构清晰的文章、报告和长篇内容。
翻译
多语言翻译，流畅度和上下文感知良好。
数据提取
从非结构化文本、邮件和网页中解析结构化数据。
常见问题
Qwen3.5-27B 常见问题
关于使用 Qwen3.5-27B 的常见问题。
什么时候选 27B 而不是 9B？
当任务需要更强推理、更长连贯输出或更好的指令遵循时选 27B。如果速度是首要考虑且任务简单，用 9B。
可以本地运行 Qwen3.5-27B 吗？
可以。模型卡里给了 27B 的部署示例。具体硬件要求会随着精度、推理框架和上下文长度变化，所以固定显存数字更适合当粗略起点，而不是死规则。
27B 和 MoE 模型相比如何？
MoE 模型通过激活更大参数空间的子集来提供更深推理。27B 部署更简单，延迟更可预测。
Qwen3.5-27B 适合生产环境吗？
适合。其质量和资源效率的平衡使它成为生产聊天机器人、文档管线和内容生成系统的可靠选择。
Qwen3.5-27B 需要多少显存？
Q4 量化约需 16 GB，全精度约需 54 GB。推荐使用 24 GB+ 显存的多卡环境或云实例。
27B 的编程能力比 9B 强吗？
强。27B 能处理更复杂的代码逻辑、多文件推理和更长的代码上下文，代价是更高的内存占用和更慢的推理速度。
可以微调 Qwen3.5-27B 吗？
可以。Unsloth 和 PEFT 支持 LoRA/QLoRA 微调。QLoRA 训练至少需要 24 GB 显存。
Qwen3.5-27B 支持多长上下文？
Qwen3.5-27B 支持 262,144 原生 token，在兼容的推理栈里还能进一步扩展。