Qwen3.6 27B custa o triplo do MiMo-V2.5 e perde em quase tudo
Modelo denso de 27B da Alibaba chega dois dias atrás com preço de saída de US$ 3,60/M e fica abaixo do rival chinês em inteligência, coding e agentic.
O preço diz uma coisa, o benchmark diz outra
Você olha para o card do Qwen3.6 27B e vê um número simpático: US$ 0,60 por milhão de tokens de entrada, US$ 3,60 por milhão de saída. Parece barato perto do Gemini 3.1 Pro Preview (US$ 12/M de saída) ou do GPT-5.3-Codex (US$ 14/M). Mas essa conta só fecha se você comparar com o topo absoluto do mercado — e o Qwen3.6 27B não está brigando lá. Ele está brigando com o Xiaomi MiMo-V2.5, lançado uma semana antes, que cobra US$ 0,28/M de saída. Em outras palavras: você paga quase 13 vezes mais por token de saída para ter um modelo com índice de inteligência menor (37,7 contra 38,0).
O que o Qwen3.6 27B entrega, de fato
O modelo é denso, 27,8 bilhões de parâmetros ativos, todos acionados a cada inferência. Aceita texto, imagem e vídeo como entrada e devolve texto. Tem 262 mil tokens de contexto, raciocínio nativo e pesos abertos. Em coding, marca 53,7 — o MiMo-V2.5 marca 56,8. Em agentic, 27,5 contra 24,4 do rival (única vitória do Qwen). Velocidade de 49,5 tokens/s, também inferior aos 57,5 do MiMo-V2.5.
| Campo | Valor |
|---|---|
| Identificador | qwen/qwen3.6-27b |
| Criador | qwen |
| Preço de entrada | US$ 0.600 / M tokens |
| Preço de saída | US$ 3.60 / M tokens |
| Janela de contexto | 262k |
| Modalidade | text+image+video->text |
| Leitura de cache | US$ 0.120 / M (80% de desconto) |
| Índice de inteligência (AA) | 37.7 |
| Índice de código | 53.7 |
| Índice agêntico | 27.5 |
| Parâmetros | 27.8B (27.8B ativos por token) |
| Pesos | abertos |
| Velocidade de saída | 50 tokens/s |
| Raciocínio | sim (gasta tokens de saída pensando) |
Resumindo: o Qwen3.6 27B só ganha do MiMo-V2.5 em agentic, por uma margem pequena. Em todo o resto — inteligência geral, coding, velocidade, preço — perde. E perde por pouco em agentic também.
O tabuleiro em 29 de abril de 2026
O catálogo tem 431 modelos listados, 60 criadores, e 54 lançamentos nos últimos 30 dias. O topo de inteligência segue com Gemini 3.1 Pro Preview (47,7), GPT-5.3-Codex (45,5) e DeepSeek V4 Pro (45,3). O Qwen3.6 27B está bem abaixo disso, na faixa dos 37 pontos — a mesma prateleira do MiMo-V2.5 e do MiMo-V2-Omni.
A diferença crucial: o MiMo-V2.5 é um MoE de 310B totais com só 15B ativos, enquanto o Qwen3.6 27B é denso. Em tese, um modelo denso deveria ser mais previsível e fácil de hospedar. Mas o MiMo-V2.5 também tem pesos abertos, contexto de 1,05 milhão de tokens e multimodalidade completa (texto, imagem, áudio, vídeo). Pelo mesmo preço de saída, você leva um pacote maior.
| Modelo | Inteligência | Saída US$/M |
|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro Preview | 47.7 | 12 |
| GPT-5.3-Codex | 45.5 | 14 |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 45.3 | 2.0845 |
| MiMo-V2.5-Pro | 42.9 | 0.87 |
| MiMo-V2.5 | 38.0 | 0.28 |
Para quem o Qwen3.6 27B faz sentido
Aqui é onde a conta muda. Se você precisa de um modelo denso — porque vai rodar local, em GPU única, sem infraestrutura de MoE — o Qwen3.6 27B é uma das poucas opções nessa faixa de preço com pesos abertos e raciocínio nativo. A maioria dos modelos chineses competitivos hoje é MoE, e MoE exige mais memória e mais cuidado com o serving.
Para todo mundo que está chamando API, a recomendação é direta: o MiMo-V2.5 custa menos, entrega mais em coding e multimodalidade, e só perde por 3 pontos em agentic. Não há motivo racional para trocar.
Comparação direta com os pares
| Modelo | Inteligência | Entrada US$/M | Saída US$/M | Contexto |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B (o novo) | 37.7 | 0.6 | 3.6 | 262k |
| MiMo-V2.5 | 38.0 | 0.14 | 0.28 | 1.05M |
| MiMo-V2-Flash | 34.0 | 0.1 | 0.3 | 262k |
| MiMo-V2.5-Pro | 42.9 | 0.435 | 0.87 | 1.05M |
| MiMo-V2-Omni | 35.9 | 0.4 | 2 | 262k |
O MiMo-V2.5-Pro (IQ 42,9) é outro nível — custa US$ 0,87/M de saída, é mais inteligente, melhor em coding e agentic, e tem contexto de 1,05M. A pergunta que fica é: por que o Qwen Team apostou num denso de 27B nesse ponto de preço? A resposta provável é self-hosting e previsibilidade de inferência, não competitividade em API.
O que você faz com isso amanhã
Se você roda modelo na sua própria infraestrutura e quer um denso de até 30B com pesos abertos e multimodalidade de entrada, o Qwen3.6 27B entra na lista — teste contra o MiMo-V2-Flash (US$ 0,30/M de saída, IQ 34,0) e o próprio MiMo-V2-Omni (IQ 35,9, multimodal nativo) antes de decidir. Se você consome via API, ignore: o MiMo-V2.5 entrega mais por menos, e o MiMo-V2.5-Pro entrega mais por quase o mesmo preço de entrada.
Via API, o MiMo-V2.5 domina o Qwen3.6 27B em preço e qualidade; o denso da Alibaba só vale se você precisa rodar local e prefere arquitetura densa a MoE.
Perguntas frequentes
Qwen3.6 27B é melhor que o MiMo-V2.5?
Não. O MiMo-V2.5 tem índice de inteligência maior (38,0 vs. 37,7), melhor em coding (56,8 vs. 53,7), é mais rápido e custa cerca de 13 vezes menos por token de saída. O Qwen3.6 27B só ganha em agentic por uma margem pequena.
Quanto custa o Qwen3.6 27B na API?
US$ 0,60 por milhão de tokens de entrada e US$ 3,60 por milhão de tokens de saída, com cache a US$ 0,12/M. É mais barato que Gemini 3.1 Pro Preview e GPT-5.3-Codex, mas quase 13 vezes mais caro que o MiMo-V2.5 na saída.
Qwen3.6 27B tem pesos abertos?
Sim, é open weights, denso, com 27,8 bilhões de parâmetros ativos, contexto de 262 mil tokens, e aceita texto, imagem e vídeo como entrada.