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title: "Qwen3.6 27B en Europe : API conforme au RGPD"
description: "Qwen3.6 27B sur inference.eu : modèle ouvert dense pour le code agentique, avec entrée image et 256K de contexte, compatible OpenAI et traité dans l'UE."
canonical: "https://inference.eu/fr/modeles/qwen3-6-27b/"
language: "fr"
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Code · Qwen (Alibaba Cloud)

# Utilisez Qwen3.6 27B en Europe via une API compatible OpenAI

Qwen3.6 27B est le modèle dense de la famille Qwen3.6 d'Alibaba, publié en avril 2026 avec un accent sur le code agentique. Il lit les images, dispose d'un mode de réflexion et gère 256 000 tokens de contexte. Sur inference.eu, vous l'appelez au format OpenAI ou Anthropic, avec un traitement dans l'UE et sans usage pour l'entraînement.

[Contacter l'équipe](https://inference.eu/fr/contact/)[Exemple de requête](#example)

1.  0127B
2.  02Centres de données dans l'UE
3.  03Apache 2.0

## Ce qu'est Qwen3.6 27B

Qwen3.6 27B est un modèle de langage de 27 milliards de paramètres doté d'un encodeur visuel, publié sous Apache 2.0. Il est dense : tous ses paramètres travaillent sur chaque token. Ses 64 couches alternent toutefois des blocs Gated DeltaNet à attention linéaire et des blocs d'attention classique, à raison de trois pour un, ce qui garde les longs contextes efficaces.

Son contexte natif est de 262 144 tokens, et Qwen décrit comment l'étendre à environ un million. La version 3.6 a été pensée à partir des retours sur Qwen3.5, en privilégiant la stabilité et le code concret : front-end, raisonnement à l'échelle du dépôt et option pour conserver le raisonnement des tours précédents.

## Points forts et limites

Qwen3.6 27B est un bon choix pour les assistants et agents de code, à une taille facile à servir. Il gère bien le front-end, les modifications multi-fichiers et l'usage d'outils, lit captures et schémas, et son mode de réflexion aide au débogage et à la planification. Le mode sans réflexion donne des réponses rapides quand aucun raisonnement n'est utile.

C'est un modèle intermédiaire : sur les tâches longues les plus difficiles, GLM-5.3, Kimi K3 ou DeepSeek V4 vont plus loin. Qwen conseille de garder au moins 128 000 tokens de contexte disponibles pour préserver la qualité de réflexion. Son successeur, Qwen3.8 27B, est le meilleur choix pour la plupart des nouveaux projets.

## Appeler Qwen3.6 27B via l'API

inference.eu utilise le format de requête OpenAI : les SDK OpenAI et les outils de code comme Cline, OpenHands ou Claude Code via notre point d'accès compatible Anthropic fonctionnent tels quels. Indiquez l'URL de base de l'API inference.eu, votre clé inference.eu et le modèle `qwen3.6-27b`.

La réflexion est active par défaut. Pour une réponse directe, passez `enable_thinking: false` dans `chat_template_kwargs` via `extra_body` ; pour garder le raisonnement précédent, `preserve_thinking: true`. Qwen recommande `temperature` à 1,0 pour les tâches de réflexion générales et 0,6 pour le code précis. Les images s'envoient en contenus `image_url`.

## Hébergement en Europe et données

Qwen vient d'Alibaba Cloud en Chine, mais sur inference.eu Qwen3.6 27B tourne sur une infrastructure située dans l'Union européenne. Prompts, code source, images et réponses sont traités dans des centres de données de l'UE, ne sont pas envoyés à Alibaba et ne servent jamais à entraîner un modèle.

Chaque client reçoit un accord de traitement des données selon l'article 28 du RGPD et la liste de nos sous-traitants. La facturation se fait en euros. La licence Apache 2.0 autorise l'usage commercial, la modification et la redistribution sans limite d'utilisateurs ni seuil de revenus : aucun accord séparé avec Alibaba n'est à négocier.

## Qwen3.6 27B

Éditeur

Qwen (Alibaba Cloud)

Origine

Chine

Type

Code

Paramètres

27B

Fenêtre de contexte

262 144 tokens

Licence

[Apache 2.0](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-27B/blob/main/LICENSE)

Sortie

avril 2026

ID du modèle

qwen3.6-27b

Traitement

Centres de données dans l'UE

Entraînement sur vos données

Jamais

Source

[huggingface.co](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-27B)

qwen3.6-27b · Python

```
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.inference.eu/v1", api_key=os.environ["INFERENCE_EU_API_KEY"])

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.6-27b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this contract in five bullet points."}],
)
print(response.choices[0].message.content)
```

## Ce que les équipes en font

-   1

    ### Assistant de code dans l'IDE

    Répondre aux questions de code, écrire et refactoriser des fonctions et expliquer des erreurs, à une taille qui répond vite.

-   2

    ### Front-end à partir de maquettes

    Transformer une capture ou une maquette en composants et styles, puis les faire évoluer selon les retours.

-   3

    ### Agents à l'échelle du dépôt

    Laisser un agent lire plusieurs fichiers, planifier une modification et l'appliquer, avec un code traité dans l'UE.

## Qwen3.6 27B : questions fréquentes

Les questions que nous posent le plus les achats, les développeurs et les juristes. Il en manque une ? Posez-la-nous directement.

Cela dépend de votre traitement. Sur inference.eu, les requêtes vers Qwen3.6 27B sont traitées dans des centres de données de l'UE, ne servent pas à l'entraînement et sont couvertes par un accord de traitement des données selon l'article 28 du RGPD, avec la liste des sous-traitants. Rien n'est envoyé à Alibaba ni en Chine.

Le contexte natif est de 262 144 tokens. Qwen décrit des méthodes pour l'étendre à environ un million de tokens, et conseille de garder au moins 128 000 tokens de contexte disponibles afin de préserver la qualité de réflexion du modèle.

Oui. Qwen3.6 27B est publié sous licence Apache 2.0, qui autorise l'usage commercial, la modification et la redistribution sans redevance ni limite d'utilisateurs. Conservez la mention de licence uniquement si vous redistribuez vous-même les poids.

La réflexion est active par défaut. Passez \`enable\_thinking: false\` dans \`chat\_template\_kwargs\` au sein de \`extra\_body\` pour obtenir une réponse directe. Qwen recommande pour ce mode \`temperature\` à 0,7 et \`top\_p\` à 0,8.

C'est une option introduite avec Qwen3.6 qui conserve dans le contexte le raisonnement des messages précédents de l'assistant. Dans les sessions de code itératives, le modèle évite ainsi de refaire les mêmes déductions. Activez-la avec \`preserve\_thinking: true\` dans \`chat\_template\_kwargs\`.

Oui. Il intègre un encodeur visuel et lit captures d'écran, schémas et pages numérisées avec le texte. Il produit uniquement du texte. Les images s'envoient au format OpenAI standard \`image\_url\`, dans le même message que votre question.

Qwen3.8 27B est le modèle plus récent de même taille, avec des progrès en code, en tâches d'agent et en compréhension vidéo, plus un réglage \`reasoning\_effort\`. Pour un nouveau projet, c'est en général le meilleur choix. Qwen3.6 27B convient aux équipes qui ont déjà ajusté leurs prompts dessus.

Le 27B est dense et donne en général de meilleures réponses. Le 35B A3B est un modèle à mélange d'experts avec environ 3 milliards de paramètres actifs, bien plus léger par token. Choisissez le 27B pour la qualité, le 35B A3B pour la vitesse et le volume.

Sur inference.eu, les poids ouverts tournent dans des centres de données de l'UE : votre code et vos prompts ne partent ni chez Alibaba ni en Chine. L'entraînement reflète tout de même les choix de l'éditeur, y compris sur des sujets politiquement sensibles. Pour le code, cela compte rarement, mais testez-le.

Remplacez l'URL de base de votre client OpenAI par celle de l'API inference.eu, utilisez votre clé inference.eu et indiquez le modèle \`qwen3.6-27b\`. Messages, images, outils et streaming continuent de fonctionner. Utilisez \`chat\_template\_kwargs\` pour piloter la réflexion si besoin.

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