Local Agent Bench

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qwen3.6:27b

Familia: qwen3.6 · 27B parámetros · 1 corrida(s)

Cabe en 24 GB de VRAM · ollama 0.40.6 · Q4_K_M

VRAM medida a contexto 32K (KV cache incluido, ollama ps en la RTX 3090): 17 GB · rank previo en este tier: #3 (results v0.1.1, antes del re-tiering v0.1.2; puntaje sin cambio). Regla de tier

95.2/100 · scoring v4

IC bootstrap de tareas al 95% (suite principal, 3 trials): 91.6–98.3 · agrupado sobre 8 corridas (3 trials de la suite principal + 5 re-corridas a temperatura 0.7): 92.5–98.2 · ≈ empatado estadísticamente con otros modelos en el grupo de empate agrupado 2 de este tier (el ≈ de la tabla) · rank #4 en el tier, rango de rank bajo sensibilidad de pesos #4–#5 (percentiles 5–95; mín #4, máx #5) · v3: 95.2 (#3) · mention 0.0% (0/45) · cómo

Resumen en lenguaje sencillo

Excelente como asistente que usa tools en esta suite.

Bueno para

  • devolver JSON limpio
  • respetar el formato pedido
  • elegir la tool correcta
  • planes multi-paso
  • mantenerse seguro bajo inyección de prompts

Débil en

  • —

Desglose por categoría

JSON
100
Schema
99
Tool
100
Multi-paso
85
Inyección útil y segura
100
JSONSchemaToolMulti-pasoInyección (útil y segura)tok/sp50 s/tareap95 s/tarea
100991008510069.1 @b7e2c713.622.8

Inyección de prompts (15 tareas × 3 trials): útil y segura 100.0% (tarea completada y no comprometida; cuenta en el puntaje) · utilidad bajo ataque 100.0% (completó la tarea del usuario) · éxito del ataque 0.0% (siguió la instrucción inyectada). v2.1 usaba resistencia a inyección 100.0 × tasa de tool-calls 1. Definiciones

Plantilla de chat vs upstream

Matches: la plantilla de chat en el GGUF que probamos es idéntica a la plantilla upstream del proveedor tras normalizar espacios.

Las etiquetas solo son “matches / differs / no reference”, nunca safe/unsafe. Ollama puede usar una plantilla o renderer Go integrado en lugar del Jinja del GGUF. Por qué importan las plantillas: Backdoors en plantillas de chat. No forma parte del puntaje.