Qwen3.5-27B をローカルモデル常用に採用した理由を、ベンチと実コード両方から整理した記事を書きました

最近ローカル環境を Qwen3.5-27B（Reasoning）前提に組み直したので、その背景を Zenn にまとめました。
RTX 3090（24GB）での運用前提で、35B-A3B との比較・Intelligence Index のスコア差・TypeScript+Canvasでの one-shot ゲーム生成事例まで含めて整理しています。
「クラウド前提だった“フロンティア中堅帯”がローカルに降りてきた」あたりに興味ある方は、よければどうぞ。

👇リンク

ついにローカルLLMで安心して仕事が出来る！― Qwen3.5-27B 採用レポート

リンクの紹介は目視で確認。文章ドラフトおよび調査においてGPTを利用しています。まとめると、「ローカルで回る 27B が、中堅フロンティア帯の土俵に乗ってきた」という世代交代感があり、今後しばらくの基準点になりそう。 VRAM24GB、私の場合だとRTX3090 1枚で動く「30BクラスのローカルLLM」は、これまでずっと"GPT-4"クラスという言われ方をしていましたが、いざ触ると「ちょっと微妙な感じ」という立ち位置でした。ところが先日リリースしたQwen3.5 ファミリーについては1世代先

https://zenn.dev/rna4219/articles/b945d175cde87c

Qwen3.5-27B をローカルモデル常用に採用した理由を、ベンチと実コード両方から整理した記事を書きました

中嶌涼輔

LLM 生成AI バイブコーディング生成AI入門 Qwen

Qwen3.5-27B を ローカルモデル常用に採用した理由を、ベンチと実コード両方から整理した記事を書きました

ついにローカルLLMで安心して仕事が出来る！― Qwen3.5-27B 採用レポート

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