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Qwen (Alibaba)

Qwen3.6-27B

Performancebenchmark · gemessen am 20.07.2026 15:01

Benchmark-IDrun-20260722-165905-7cc503
Timebench 2 - Token-Generation / Output-DurchsatzDense27BRuntime: godclaw
Generation28,80tok/s
Prefill599,42tok/s
Time to First Token121,70ms
Gesamtdauer107,14s
Concurrency1parallel
Einordnung im Feld
87von 135 Systemen

Performancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s)

Dieser Lauf ist besser als 36 % aller vergleichbaren Systeme.
Generation 28,8 tok/s
-32 % vs Ø 42,5
Prefill 599,4 tok/s
-79 % vs Ø 2.885,5
Time to First Token 122 ms
-93 % vs Ø 1.685
Verteilung im Feld2 – 148 tok/s
Ø 42 Median Dieser Lauf

Wie schlägt sich dieser Benchmark?

Hardware

GPU: NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition · 96 GB VRAM
CPU: 32x AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor
RAM: 92 GB

Setup

Runtime: godclaw
Quantisierung: -
Modell: Qwen3.6-27B

Konfiguration

benchmark-konfiguration — run-20260722-165905-7cc503
# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen3.6-27B # Engine : vLLM # Run-ID : run-20260722-165905-7cc503 # GPU : NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition # CPU : 32x AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor # RAM : 92 GB bench@llm-benchmark:~$ python \ -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model Qwen/Qwen3.6-27B \ --served-model-name Qwen/Qwen3.6-27B \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --gpu-memory-utilization 0.90 \ --max-model-len 65536 \ --generation-config vllm \ --language-model-only \ --reasoning-parser qwen3 \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser qwen3_coder
Enginevllm
ModellaliasQwen/Qwen3.6-27B
Kontextlaenge65536
Python-Modulvllm.entrypoints.openai.api_server
ModellpfadQwen/Qwen3.6-27B
AliasQwen/Qwen3.6-27B
GPU-Speicher0.90
Kontext65536
Generation-Configvllm
Nur-Sprachmodellaktiv
Reasoning-Parserqwen3
Auto-Tool-Choiceaktiv
Tool-Parserqwen3_coder

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