Ein Reddit-Nutzer aus r/LocalLLaMA führt einen systematischen Vergleich von sieben Quantisierungen des Qwen 3.6 27B-Modells durch. Als Testaufgabe nutzt er die Generierung einer korrekten SVG-Schachbrett-Grafik basierend auf Notation eines zufälligen (unrealistischen) Spielverlaufs – ein Task, auf den das Modell nicht trainiert wurde. Er testet BF16 (Full Precision), Q8_0, Q6_K, Q5_K_XL, Q4_K_XL, IQ4_XS und IQ3_XXS mit identischen llama.cpp-Parametern (temp 0.6, top-p 0.95). Die Baseline BF16 löst die Aufgabe fehlerfrei, Q8_0 behält diese Qualität, aber ab Q6_K treten erste Fehler auf. Zum Vergleich testet er auch andere Modelle (Qwen 3.5 27B, Gemma 4 31B, Qwen3 Coder Next, Qwen 3.6 35B), die alle bei dieser Aufgabe deutlich schlechter abschneiden. Der Post bietet praktische Orientierung für Nutzer mit begrenztem VRAM, die ein Optimum zwischen Modellqualität und Speichereffizienz suchen.