Qwen3.5-27B

Qwen3.5-27B — это плотная (dense) модель серии с 27 миллиардами параметров, использующая 64 слоя и скрытое представление 4096. В отличие от MoE-моделей серии, 27B не использует маршрутизацию экспертов, что обеспечивает более предсказуемое поведение и стабильность в задачах, требующих последовательного логического вывода. При этом сохранен гибридный механизм внимания, обеспечивающий эффективность обработки длинных последовательностей (нативное контекстное окно 262K токенов)/

Благодаря полной активации параметров модель демонстрирует лучшие результаты в задачах, требующих следования сложным инструкциям. Ее результат в тесте IFEval (95.0) — самый высокий в линейке medium, что подтверждает ее превосходную способность точно выполнять предписания пользователя. В математических рассуждениях (например, HMMT Feb 25–92.0) и программировании (SWE-bench Verified – 72.4, LiveCodeBench v6 – 80.7) она показывает топовые результаты, обходя модели с архитектурой MoE. Мультимодальные способности также на высоте: лучший результат в семействе на тесте BabyVision (44.6) и один из лучших в MathVision (86.0) и понимании видео (VideoMME – 87.0).

Уникальность Qwen3.5-27B — в ее надежности и предсказуемости для инженерных задач. Это идеальный выбор для финтех-приложений, юридического анализа, автоматизации документооборота и создания сложных чат-ботов для поддержки клиентов, где точность и стабильность ответов важнее, чем предельная экономия вычислительных ресурсов. Она выгодно отличается от MoE-моделей своей детерминированностью и простотой в оптимизации под конкретные задачи.

Дата анонса: 24.02.2026
Параметров: 28B
Контекст: 263K
Слоев: 64, с полным вниманием: 16
Тип внимания: Linear Attention
Разработчик: Qwen
Версия Transformers: 4.57.0.dev0
Версия vLLM: 0.17.0
Лицензия: Apache 2.0

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Qwen3.5-27B. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

• получить максимальную производительность эндпоинта,
• получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
• обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
• использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.