Endpoint-Abdeckung
Stellt 1 öffentliche(n) Endpoint(s) bereit: chat_completion.
Dichtes Open-Weight-Vision-Modell aus Qwen3.6 für agentisches Coding; 256K Kontext; OpenAI-kompatible API
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/qwen3.6-27b:generateContent
POST /v1beta/models/qwen3.6-27b:streamGenerateContent
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3.6-27b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Lies diesen Screenshot eines fehlerhaften Dashboards, erkläre, was die Fehlermeldung bedeutet, und schlage die Codeänderung vor, die das Problem behebt."
}
]
}'
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://runapi.ai/v1",
api_key="your-runapi-key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.6-27b",
messages=[{"role": "user", "content": "Lies diesen Screenshot eines fehlerhaften Dashboards, erkläre, was die Fehlermeldung bedeutet, und schlage die Codeänderung vor, die das Problem behebt."}]
)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://runapi.ai/v1",
apiKey: "your-runapi-key"
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "qwen3.6-27b",
messages: [{ role: "user", content: "Lies diesen Screenshot eines fehlerhaften Dashboards, erkläre, was die Fehlermeldung bedeutet, und schlage die Codeänderung vor, die das Problem behebt." }]
});
9 Versionen verfügbar
Qwen3.6-27B ist ein dichtes natives Vision-Language-Modell von Alibaba Qwen, veröffentlicht am 22. April 2026 mit offenen Gewichten unter Apache 2.0. Es basiert auf Qwen3.5-27B. Qwen meldet agentisches Coding auf Flaggschiff-Niveau, das Qwen3.5-397B-A17B übertrifft, dazu stärkeres MINT-Reasoning, räumliche Intelligenz, OCR und Videoverständnis.
Es hat einen Thinking- und einen Non-Thinking-Modus und ergänzt einen Mechanismus, den Qwen Thinking Preservation nennt. Das Kontextfenster umfasst 262.144 Tokens, die Ausgabe bis zu 65.536 Tokens. Alibaba nennt Function Calling und strukturierte Ausgaben als unterstützt.
Bei RunAPI rufen Sie qwen3.6-27b über den OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpunkt (/v1/chat/completions) auf, mit einem OpenAI SDK, das auf https://runapi.ai/v1 zeigt. Bilder gehören als image_url-Teile in messages[].content[], Tools übergeben Sie im Standardformat von OpenAI.
Wähle ein Modell und generiere in Sekunden.
| Anbieter | Alibaba |
| Modell-ID | qwen3.6-27b |
| Modalität | Text |
| Aufgabentypen | Synchronous |
| API-Endpunkt | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/qwen3.6-27b:generateContent | |
| /v1beta/models/qwen3.6-27b:streamGenerateContent | |
| Abrechnungseinheit | 1K-Token |
| Katalogstatus | Betriebsbereit |
Registriere dich kostenlos und erstelle im Dashboard einen API-Schlüssel für qwen3.6-27b.
Sende eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit der Modell-ID qwen3.6-27b und deinen Parametern.
Lies die fertige qwen3.6-27b-Antwort direkt vom Endpoint.
Stellt 1 öffentliche(n) Endpoint(s) bereit: chat_completion.
Gemessen nach 1K-Token, ohne Abo-Anforderung.
Für diesen Endpunkt sind keine Anfrageparameter veröffentlicht.
Nutze LLMs für Chat und Reasoning.
Generiere und prüfe Implementierungsarbeit.
Verbinde Modelle mit Backend-Tasks.
Verifiziertes Kundenfeedback ist für dieses Modell noch nicht verfügbar.
Laut Qwen übertrifft das dichte 27B-Modell das Qwen3.5-Flaggschiff beim agentischen Coding. Beide haben ein Kontextfenster von 262.144 Tokens und nehmen Bilder an. Vergleichen Sie die beiden mit Ihren eigenen Coding-Aufgaben, bevor Sie wechseln.
Qwen3.6-27B ist dicht, alle 27B Parameter rechnen also bei jedem Token mit. Qwen3.6-35B-A3B ist ein Mixture-of-Experts-Modell, das 3B Parameter pro Token aktiviert. Qwen positioniert das 27B-Modell für agentisches Coding auf Flaggschiff-Niveau.
Qwen3.6-27B basiert auf Qwen3.5-27B. Qwen meldet besseres agentisches Coding, MINT-Reasoning, räumliche Intelligenz, OCR und Videoverständnis.
Ja. Alibaba nennt Function Calling als unterstützt. Übergeben Sie Tools im OpenAI-Format über Chat Completions, und das Modell liefert tool_calls zurück.
Übergib die im Quickstart angezeigte Modell-ID.
Ja. Preise werden pro Aufruf oder Einheit gemessen.
Wir helfen bei Enterprise-Setup, Integrationen und technischen Fragen.
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