Qwen3.6-27BをColabで試すGGUF・MTP比較手順を追加

Qwen3.6-27Bを手元のGPUなしで試したい人向けに、ColabでのGPU確認、GGUF量子化、llama.cppのCUDA build、baselineとMTPのA/B測定、OOM切り分けを一つの読み順へまとめました。Colabはクラウドであり、無料GPUやMTPの速度は保証されません。

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旗艦：Google ColabでQwen3.6-27Bを動かす - GPU確認、Q3系、CUDA build、baseline、MTP、OOM、notebook
MTPの仕組みと設定 - speculative decoding、accepted token、n-max、VRAM
Colab T4のGGUF OOM対策 - weights、KV cache、context、MTP、offload、RAM/disk

Qwen世代比較へQwen3.6-27Bの公式仕様と別モデル混同の注意を追加しました。量子化、モデルサイズ、VRAM、context、速度測定、GPU offload、トラブルシュート、GGUF入口、Hugging Face検索、プライバシーから新規記事へ接続しています。

項目	今回の扱い
Colab無料枠	GPU種類、利用上限、idle timeout、VM寿命は保証されない
Qwen3.6-27B	27B、MTP訓練、native contextは公式モデルカードで確認。別のモデルへ転用しない
GGUF	Unsloth配布ページの参考サイズ。Q3系から開始し、ファイルサイズとVRAMを同一視しない
T4	NVIDIA公式の16GB GDDR6。実際の空きVRAMはnvidia-smiで確認
MTP	llama.cppのdraft-mtpを同じ条件でA/B。速度向上や精度一致は保証しない

SNS投稿は着想としてのみ扱い、投稿者のQwen3.5 9BやGemmaの数値をQwen3.6-27Bへ転用していません。

保証していません。GPU種類、利用上限、idle timeout、VM寿命は変動するため、実行時にnvidia-smiで確認します。

保証していません。baselineとMTPを同じ条件で測り、GPU実測値がない場合は未実測と記録します。