fedi-indexにおけるQwen3.6 27B
各カテゴリのスコア、その内訳、コスパ、ローカル実行、推移。
fedi-index · 総合
B 1,381 ±11
パーセンタイル 59 · #122 · 暫定
人間の評価 / タスク解決
— / 1,395
人間の投票とベンチマーク、Elo-eq
コスパ
+2
100万トークンあたり$1.04、22社のプロバイダーの中央値 · 公式 $1.35
手元のハードウェアで
- GPU 12 GB #19 · Q4_K_M · ≈4 tok/s
- GPU 24 GB #6 · Q5_K_S · ≈37 tok/s
- Mac 64 GB #10 · Q8_0 · ≈13 tok/s
- ユニファイドメモリ 128 GB #21 · Q4_K_M · ≈10 tok/s
- CPU、RAM 32 GB #11 · Q4_K_M · ≈2 tok/s
スコアの内訳
B 総合 1,381 [1,370–1,392] パーセンタイル 59 · #122 · 要素数：2 暫定
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Epoch AI |
eci
|
146 ±0.87 | 1,410 ±7 | 82.7% | 2026-04-22 | — |
| Epoch AI |
gpqa_diamond
減衰 ×0.26 |
0.86 ±0.02 | 1,439 ±12 | 2.8% | 2026-08-07 | — |
重みはスコアに占める要素の割合です（残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます）。 算出方法
B 数学 1,369 [1,359–1,379] パーセンタイル 53 · #121 · 要素数：1 暫定
| ソース | 要素 | 値 | Elo-eq | 重み | 測定日 | バリアント |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Epoch AI |
frontiermath_t1_3
減衰 ×0.86 |
0.35 ±0.03 | 1,397 ±6 | 85.5% | 2026-08-28 | — |
重みはスコアに占める要素の割合です（残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます）。 算出方法
推移
同じデータを表で表示
| モデル | 2026-10 |
|---|---|
| Qwen3.6 27B | 1,381 B |
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