Der Reddit-Nutzer /u/Character_Split4906 schildert praktische Erfahrungen mit Qwen 3.6 27B, das er lokal in einer 8-Bit Unsloth-Quantisierung auf einem Apple M5 Max mit 128 GB RAM betreibt. Das Modell wird parallel zu einem 35B-Modell in OpenCode für Planungs- und Coding-Aufgaben sowie als Chat-Assistent in Open WebUI eingesetzt. Entscheidender Wendepunkt war die Einführung von MTP-Support (Multi-Token Prediction) in llama.cpp vor etwa zwei Wochen, die die Token-pro-Sekunde-Rate deutlich verbesserte und das Modell erst alltagstauglich machte. Im direkten Vergleich mit Gemini Pro versagte Letzteres bei komplexeren Recherchen zu Karrierethemen, Unternehmensportfolios und Immigrationsfragen: Es halluzinierte und verknüpfte Informationen aus früheren Konversationen fehlerhaft. Qwen 3.6 27B lieferte dagegen laut Nutzer substanziell bessere Ergebnisse, insbesondere beim Verarbeiten offizieller Dokumente. Als Alternative wurde Gemma 4 31B kurz getestet, jedoch wegen zu geringer Inferenzgeschwindigkeit auf der gleichen Hardware verworfen – auch hier wird auf künftigen MTP-Support gehofft.