Qwen 3.6 vs Gemma 4
Qwen 3.6 lidera frente a Gemma 4 en programación, terminal, matemáticas y benchmarks frontend
Comparativa directa de las familias de modelos Qwen 3.6 y Google Gemma 4. Qwen 3.6 35B A3B supera a Gemma 4 26B A4B en SWE-bench Verified (73,4% vs 52,0%), Terminal-Bench 2.0 (51,5 vs 42,9) y AIME 2025 (92,7% vs 88,3%). El modelo denso 27B amplía aún más la ventaja con 77,2% en SWE-bench, 59,3 en Terminal-Bench, 83,9 en LiveCodeBench y 48,2 en SkillsBench (superando a Claude 4.5 Opus con 45,3). Ambas familias ofrecen variantes MoE y densas de pesos abiertos con licencias permisivas.
Benchmarks
Qwen 3.6 vs Gemma 4 - comparativa detallada de benchmarks en 8 evaluaciones
Resultados completos de benchmarks comparando ambas familias de modelos en ingeniería de software, programación, operaciones de terminal, razonamiento matemático, generación frontend y habilidades prácticas de programación.
Qwen 3.6 demuestra una ventaja de rendimiento significativa y consistente sobre Gemma 4 en todos los benchmarks disponibles. La diferencia es especialmente pronunciada en SWE-bench Verified, donde Qwen 3.6 lidera por más de 20 puntos porcentuales en la comparativa MoE y más de 25 puntos con el modelo denso 27B. El resultado de SkillsBench (48,2 para el 27B, superando a Claude 4.5 Opus con 45,3) destaca la fortaleza de Qwen en criterio ingenieril práctico más allá de la generación de código pura.
SWE-bench Verified: Qwen 3.6 27B 77,2% vs Gemma 4 26B A4B 52,0% (+25,2pp)
Terminal-Bench 2.0: Qwen 3.6 27B 59,3 vs Gemma 4 26B A4B 42,9 (+38%)
AIME 2025: Qwen 3.6 35B A3B 92,7% vs Gemma 4 26B A4B 88,3%
SkillsBench: Qwen 3.6 27B 48,2 supera a Claude 4.5 Opus (45,3)
QwenWebBench: Qwen 3.6 27B 1487 - líder en generación de código frontend
Tabla de benchmarks
Qwen 3.6 vs Gemma 4 - resultados completos en todas las evaluaciones
Comparativa de benchmarks lado a lado de las variantes de modelos Qwen 3.6 y Gemma 4 en evaluaciones de ingeniería de software, programación, matemáticas y habilidades prácticas.
| Benchmark | Qwen 3.6 27B Denso Mejor rendimiento | Qwen 3.6 35B A3B MoE 3B activos | Gemma 4 26B A4B MoE 4B activos | Gemma 4 31B Denso |
|---|---|---|---|---|
SWE-bench Verified Ingeniería de software real | 77.2% | 73.4% | 52.0% | - |
Terminal-Bench 2.0 Operaciones de terminal y administración de sistemas | 59.3 | 51.5 | 42.9 | - |
AIME 2025 Matemáticas de competición | 94.1% | 92.7% | 88.3% | - |
LiveCodeBench Generación de código competitivo | 83.9 | 80.4 | - | - |
SkillsBench Habilidades prácticas de programación | 48.2 | - | - | - |
QwenWebBench Generación de código frontend | 1487 | 1397 | - | - |
NL2Repo Lenguaje natural a repositorio | 36.2 | - | - | - |
Claw-Eval Avg Programación agéntica de extremo a extremo | 72.4 | 68.7 | - | - |
Active parameters Parámetros calculados por token | 27B (all) | 3B (of 35B) | 4B (of 26B) | 31B (all) |
Resultados de benchmarks de las publicaciones oficiales de los modelos. Datos de Qwen 3.6 de Alibaba (marzo 2026), datos de Gemma 4 de Google. Resultados de SkillsBench y QwenWebBench de los benchmarks oficiales de Qwen.
Ecosistema Qwen
Elige la familia de modelos que lidera en los benchmarks que más importan
Qwen 3.6 ofrece un rendimiento significativamente superior a Gemma 4 en ingeniería de software (+25pp en SWE-bench), operaciones de terminal (+38% en Terminal-Bench) y razonamiento matemático. Todo con menos parámetros activos e inferencia más rápida.
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