Qwen3.5とQwen3.6はどっちを選ぶ？

モデル名とruntime対応を分ける

新しいmodel名、GGUF配布、OllamaやLM Studioでのtool calling・MoE・speculative decoding対応は別に確認します。Ollama 0.32.4のQwen3 MoE decoding修正も、すべてのruntimeや配布物が同じになる意味ではありません。

• Ollama 0.32.x更新メモ - 0.32.1〜0.32.5の変更を用途別に確認する

Qwen3.6-27BをColabで試す時の分け方

Qwen公式モデルカードは27B parameters、MTPをmulti-stepsで訓練したこと、native context 262,144を説明しています。これは別のQwen3.6-35B-A3BやQwen3.5 9Bの仕様・速度と混ぜません。

• Qwen3.6-27BをColabで動かす - Q3系、T4 16GB、llama.cpp、MTPを実行手順で確認する
• MTPの仕組み - MTPとspeculative decodingの違いを読む

導入

Qwen系モデルは、Hugging FaceやLM Studioの検索結果で似た名前が並びやすいモデル群です。Qwen3.5、Qwen3.6、27B、35B-A3B、GGUF、Q4_K_M、MTP、Heretic、Uncensoredなどが一度に出てくると、初心者には「結局どれを選べばいいのか」が見えにくくなります。

この記事では、Qwen3.6を過剰に持ち上げるのではなく、通常版、GGUF版、MTP版、Heretic版を分けて考えます。Windows PCでLM StudioやOllamaを使う前に、モデル名だけでなく、モデルサイズ、量子化、PCメモリ、実行アプリを見るための整理として読んでください。

先に結論

• 新しさやコーディング用途の注目度では、Qwen3.6系が気になる候補になります。
• ただし、初心者が必ずQwen3.6を選ぶべきとは限りません。大きいモデルはPC要件も重くなりやすいです。
• 軽く試したいなら、Qwen3.5系の軽量GGUFや小さめの量子化版も候補です。
• コーディングやエージェント用途を意識するなら、Qwen3.6系を候補にしつつ、サイズと量子化を必ず確認します。
• LM Studioで試すなら、まずは通常のGGUF、軽めの量子化、自分のPCメモリに合うサイズから見るのが安全です。
• MTP版は速度面で話題になりますが、対応環境や設定に左右されます。MTPだから必ず速いとは考えない方がよいです。
• Heretic版はコミュニティ派生の実験寄りモデルです。初心者の最初の1本としては、通常版や一般的なGGUFの方が無難です。

Qwen3.5とは

Qwen3.5-27Bの公式モデルカードは、27BのCausal Language Model with Vision Encoder、MTPを訓練に用いたモデル、262,144 tokenのnative context（拡張値の案内もあり）として説明しています。これは公式Transformers形式のモデルカード上の情報で、軽量GGUFが同じ条件で動くという意味ではありません。

Qwen3.5-27BをローカルPCで試す場合は、公式モデルカード、実際に取得するGGUF repo・ファイル名・量子化、実行アプリ、PCメモリ・VRAM・contextを分けて記録します。27Bという数字だけで16GB PCに適合すると判断しないでください。

Qwen3.6-27Bとは

Qwen3.6-27Bの公式モデルカードは、27B denseのCausal Language Model with Vision Encoder、MTPをmulti-stepsで訓練したモデル、262,144 tokenのnative contextとして説明しています。Qwen3.5-27Bと同じ27B dense同士で世代差を見る時の主比較軸にしやすいモデルです。

Qwen3.6はfrontend workflowやrepository-level reasoningを含むcoding・agentic coding方向の更新を公式に説明していますが、公式benchmarkをWindows上のGGUF実測速度へ読み替えません。公式カードのTransformers/safetensorsと、実際のGGUF・quant・runtime・load結果は別に確認します。

• Qwen3.6-27B official model card - 27B dense、Vision Encoder、MTP、native context、coding方向を確認する
• Google ColabでQwen3.6-27Bを動かす - GGUF、quant、MTP、OOMを実行条件から確認する

Qwen3.6-35B-A3Bとは

Qwen3.6-35B-A3Bの公式モデルカードは、Qwen3.5シリーズに続くopen-weight variantとして、35B総パラメータ・3B activatedのMoE、Vision Encoder、MTPを訓練に用いた構成、262,144 tokenのnative contextを示しています。公式説明にはcodingやagentic codingの用途もありますが、ベンチマーク結果をWindowsの実行速度へ読み替えません。

新しい名前やactive parameterだけで軽いとは判断できません。Qwen3.6-35B-A3Bを検討するなら、実際のGGUF量子化ファイル、必要メモリ、context、runtime対応、CPU/GPU配置、ロード時間と生成速度を別々に確認します。

35B total / 3B activatedの3Bは、3B denseモデルと同じメモリ・速度になるという意味ではありません。公式カード、実際のGGUF量子化ファイル、RAM/VRAM、context、runtime、load結果を別の確認層として扱います。

また、公式Qwen3.6と、Heretic、Uncensored、MTP Preserved、GGUF変換版のようなコミュニティ配布モデルは分けて考えます。配布ページの名前が似ていても、公式モデルそのものなのか、派生版なのか、変換版なのかで扱い方が変わります。

同じ27Bで比べるなら

• 世代差を見たいなら、Qwen3.5-27BとQwen3.6-27Bを同じ27B dense同士で比較します。
• MoEも候補にしたいなら、Qwen3.6-35B-A3Bを別枠で確認し、27B比較の結論へ混ぜません。
• 小さいPCでは、27B/35Bを無理に選ばず、小さいGGUFからloadと短い固定promptを確認します。
• Windowsローカル用途では、公式benchmarkより実際のGGUF、quant、runtime、RAM/VRAM、load結果を優先します。

「Qwen3.6」という世代名だけで35B-A3Bを代表値にせず、同じ規模の比較とMoEの別候補を分けると、モデル選びの条件を記録しやすくなります。

公式モデルカードとローカル配布を分ける

Qwen3.5-27B、Qwen3.6-27B、Qwen3.6-35B-A3Bの公式カードは、Transformersで使うモデル重み・設定を中心に説明し、Hugging Face上ではsafetensorsとして表示されます。LM StudioやOllamaで使うGGUFは、別の変換・量子化・配布ファイルとして選びます。

Qwen3.6の公式カードとQwenLM/Qwen3.6リポジトリにはllama.cpp、Ollama、LM StudioなどへつながるquantizationやGGUFの導線がありますが、これは各量子化ファイルやruntimeの存在を確認する入口です。どのGGUFでも、どのWindows PCでも、同じcontextや速度で動くという保証ではありません。

比較時は、公式repoとrevision、実際のGGUF repo・ファイル名・量子化、runtimeとversion、RAM/VRAM、context、load結果、短い固定プロンプトの速度を1行ずつ記録します。active parameter、safetensors、GGUF、MTPという語を同じ性能指標として足し合わせないことが重要です。

• Qwen3.5-27B official model card - 27B、Vision Encoder、MTP、native context、公式形式を確認する
• Qwen3.6-27B official model card - 27B dense、Vision Encoder、MTP、native context、coding方向を確認する
• Qwen3.6-35B-A3B official model card - 35B total / 3B activated、MTP、native context、quantization導線を確認する
• QwenLM/Qwen3.6 official repository - Qwen3.6の公式runtime・GGUF導線とモデル系列を確認する
• Hugging Face GGUF documentation - GGUFの配布・metadata・量子化ファイルを公式docsで確認する

Qwen3.5とQwen3.6の比較表

この比較は、同じ27B dense同士の世代差と、35B-A3BのMoEを混ぜないための整理です。実際の速度や快適さは、モデルサイズ、量子化、PCメモリ、CPU/GPU、LM StudioやOllamaなどの実行アプリによって変わります。

GGUF版とは

GGUFは、LM Studioやllama.cpp系の実行環境でよく使われるモデルファイル形式です。Qwen3.5でもQwen3.6でも、GGUF版を使う場合はQ4、Q5、Q8などの量子化とファイルサイズを見る必要があります。

初心者は「Qwen3.6」とだけ書かれた名前ではなく、「何B級か」「GGUFか」「Q4_K_MやQ5_K_Mのような軽めの量子化か」「PCメモリに収まりそうか」を確認してください。迷う場合は、通常GGUFの軽めの量子化から動作確認する方が失敗しにくいです。

• GGUFとは？LM Studio・Ollamaで使うモデル形式を初心者向けに解説 - GGUFやQ4/Q5/Q8の選び方を詳しく確認する
• ローカルAIのモデルサイズ早見表 - 8GB、16GB、32GBでどの程度を狙うか確認する

MTP版とは

MTPはMulti-Token Predictionの略です。今回確認したQwen3.5-27B、Qwen3.6-27B、Qwen3.6-35B-A3Bの公式カードには、MTPを訓練に用いた記述があります。これはモデルカード上の訓練・構成情報であり、手元のruntimeがMTPの推論高速化を使えることとは別です。

MTPは、うまく使える環境では出力を速くするための仕組みです。ただし、対応モデル、対応アプリ、推論設定が必要です。対応していないアプリや設定では効果を出せなかったり、メモリやKVキャッシュ面の負担が増えたりすることがあります。

初心者は「MTP版だから必ず速い」と考えない方が安全です。まず通常のGGUFで動作確認し、余裕があればMTP対応版や対応アプリを調べる、という順番の方が混乱しにくくなります。

Heretic版とは

Heretic版は、公式Qwenそのものではなく、コミュニティが調整した派生版として扱うのが安全です。Hugging Face上には、Qwen3.6系をHereticで調整し、GGUFやMTP preservedの形で配布しているページがあります。

このような派生版は、LocalLLaMAなどのコミュニティで話題になることがあります。ただし、Uncensored、refusal低下、abliterationといった文脈で語られることもあり、初心者が最初に選ぶモデルとして強くおすすめするものではありません。

Heretic版については、「公式版とは違う」「配布元、ライセンス、用途、変換形式を確認する必要がある」と分かっていれば十分です。最初の1本は、通常版、公式系、一般的なGGUFから選ぶ方が無難です。

目的別の選び方

初心者が避けたい失敗

• Qwen3.6という名前だけで、大きいモデルを軽いと思って選ぶ。
• 最初からQ8を選んで、読み込みや応答が重すぎる。
• 14B、27B、35Bなどのサイズ感を見ずにダウンロードする。
• Heretic版を公式版そのものだと思って使う。
• MTP版なのに、対応していない環境で速度改善を期待する。
• LM Studioで表示された名前だけを見て、量子化やファイルサイズを確認しない。
• 8GBや16GBのPCで大きいモデルを無理に動かそうとする。

うまく動かない時は、モデルを疑う前に、PCメモリ、ファイルサイズ、量子化、同時に開いているアプリ、実行アプリの設定を順番に確認すると原因を切り分けやすくなります。

次に読むべきページ

Qwen系モデル選びは、GGUF、モデルサイズ、実行アプリの理解とつながっています。Qwen3.5かQwen3.6かで迷う前に、まずWindowsローカルAI全体の入口と、GGUF・メモリ目安を確認しておくと選びやすくなります。

• WindowsでローカルAIを始める完全ガイド - LM Studio、Ollama、GGUF、AnythingLLMの全体像を確認する
• GGUFとは？LM Studio・Ollamaで使うモデル形式を初心者向けに解説 - GGUFと量子化の見方を確認する
• ローカルAIのモデルサイズ早見表 - PCメモリ別の目安を確認する
• Google ColabでQwen3.6-27Bを動かす - Qwen3.6-27BのGGUF、MTP、OOMを実行条件から確認する
• ローカルAIでよくあるエラー集 - 重い、止まる、読み込めない時の確認ポイントを見る
• AnythingLLMとは？ - PDFやメモを使いたい場合の役割分担を確認する

まとめ

Qwen3.6は新しく注目されているモデルですが、初心者にとって常に最適とは限りません。Qwen3.5も、軽量版やGGUFの選び方次第では十分に候補になります。

GGUFを選ぶ時は、モデル名だけでなく、量子化、モデルサイズ、ファイルサイズ、PCメモリを見ます。MTPは速度改善の可能性がありますが、対応環境とトレードオフがあります。Heretic版は公式版ではなく、初心者の最初の1本としては通常版の方が安全です。

迷ったら、通常のGGUF、軽めの量子化、自分のPCメモリに合うサイズから始めてください。そのうえで、WindowsローカルAI開始ガイド、GGUF記事、モデルサイズガイドを見ながら少しずつ選択肢を広げるのがおすすめです。