Qwen 3.6-27 B на твоём MacBook Pro. Claude Opus на Mac Studio. Кто победит?

27 миллиардов параметров. 16.8 гигабайт после квантизации. Запускается на моём MacBook Pro M1 Max, без облака, без API-ключа, без ежемесячной подписки. На code benchmarks показывает паритет с Claude Opus 4.7 (который в апреле подорожал на 46% через tokenizer update, если что) - ключевой вопрос покажет ли паритет в реальных тестах? Лицензия Apache 2.0. То есть можно использовать в коммерческих продуктах.

Это Qwen 3.6-27B, обновление от Alibaba, вышло вчера.

Три ключевых числа из их release notes:

Прогнал 5 задач, которые сам делаю раз в неделю. Blind-тестировал: в одном окне Claude Code - Claude Opus 4.7, во втором локальный Qwen. Пометки какая какая только у меня, результаты отдавал жене, она оценивала по критерию "какой ответ я бы использовала".

Задача 1. Рефакторинг TypeScript-функции (140 строк, средняя сложность). Opus: выдал refactored версию, разбил на три функции, добавил unit-тесты. Qwen: выдал refactored версию, разбил на ДВЕ функции, юнит-тесты тоже (но чуть менее тщательные, без edge cases). Победитель по слепому тесту: как будто Qwen чуть лаконичнее.

Задача 2. SQL-запросы. Opus: написал корректный запрос с комментариями, предложил два альтернативных варианта.
Qwen: написал корректный запрос, одна альтернатива.
Победитель: Можно было бы сказать Opus - но ведь альтернатива это не победа - поэтому ничья.

Задача 3. Разбор 30-страничного PDF контракта на русском, найти пункты про IP(интелектуальной собственности) - решили поиграться и с этим. Opus: нашёл 4 пункта, привёл цитаты, перевёл термины. Qwen: нашёл 3 пункта, один пропустил, остальные цитаты точные. Победитель: Opus. Разница важная.

Задача 4. Написать микросервис на Golang в существующую систему.
Задача типичная: модель данных, некоторый функционал, тесты, эдж кейсы, ревью. Справились оба. По лаконичности понравился Qwen.
Но за счет большего внимания к деталям Opus. Но пусть будет ничья.

Задача 5. Рефакторинг небольшого контентного мобильного приложения. Как вы понимаете здесь был не один прогон - за один прогон у обоих кандидатов много мусора. Но после 6-8 прогонов объективный лидер Opus. Меньше артефактов, лучше структура, лучше читаемость. Опять + Opus

Итог: 2 в пользу Opus, 2 ничьи, 1 победа за Qwen. То есть на сложных задачах Opus ещё лидирует - но не сказал бы что разбивает Qwen в ноль, на простых Qwen в пределах шума.

Opus через Claude Pro + добавка за 4.7 стоит $100-200 в месяц (зависит от использования). Qwen локально: $0 в месяц после покупки MacBook. Если он у вас уже есть, вы просто поставили LM Studio.

Допустим, 70% ваших задач, это рутина. Qwen на может быть к Opus.

30% ваших задач, реально сложные. Сложный работы, архитектура нового сервиса, большой рефактор. Opus здесь чувствуется лучше.

Экономика: в целом при подписке в 200 баксов как будто даже есть экономический смысл. За год можно сэкономить на макбук:)

Шаг 1. Скачайте LM Studio: https://lmstudio.ai. Бесплатно, ставится двумя кликами.

Шаг 2. В LM Studio откройте search, найдите "Qwen3.6-27B". Выберите GGUF Q4_K_M (16.8 GB). Скачается за 20-40 минут в зависимости от интернета.

Шаг 3. Нажмите "Load model". LM Studio сам подберёт параметры. Если у вас 32GB RAM, поставьте context 32K, если 64GB+, можно 128K.

Шаг 4. Откройте "Developer" tab, включите "Local Server" на порту 1234. Это даёт вам OpenAI-compatible API по адресу http://localhost:1234/v1.

Шаг 5. Прогоните свои 5 типовых задач. Сравните с Opus. Запишите где Qwen в tie-зоне, где проигрывает.

Локальный Qwen не заменяет Opus целиком. Он заменяет 50-70% задач. Если у вас Mac с 16GB RAM, он не влезет (нужно 32GB минимум). Если задача требует vision (картинки), берите Qwen-VL отдельно. Если нужен tool use, Opus пока умеет стабильнее.

Больше разборов AI для бизнеса - в Telegram: Telegram

Источники: