Qwen Code
Programación agéntica que resuelve issues reales de GitHub, domina flujos de terminal y supera a Claude en SkillsBench
La familia Qwen 3.6 ofrece rendimiento de programación de élite en todas las dimensiones. El modelo Plus obtiene 78.8% en SWE-bench Verified y 61.6 en Terminal-Bench 2.0. El modelo denso 27B alcanza 77.2% en SWE-bench, 48.2 en SkillsBench (superando a Claude 4.5 Opus con 45.3) y 1487 en QwenWebBench para generación de código frontend. El 35B A3B MoE trae 73.4% en SWE-bench en un formato para GPU de consumo. Todos los modelos funcionan con Claude Code, OpenClaw, Aider y Continue.dev vía la API compatible con OpenAI. preserve_thinking mantiene el estado de razonamiento entre iteraciones del ciclo de agentes para desarrollo iterativo.
Capacidades de programación
Programación full-stack desde la terminal hasta producción - con preservación de razonamiento
Los modelos Qwen 3.6 sobresalen en cada etapa del ciclo de vida del desarrollo de software. Desde entender bases de código grandes y generar código hasta depurar, probar y desplegar a través de flujos de terminal. El parámetro preserve_thinking mantiene el contexto de razonamiento a través de ciclos de desarrollo iterativo.
Programación agéntica (SWE-bench)
Resuelve autónomamente issues reales de GitHub de principio a fin. 78.8% en SWE-bench Verified (Plus) y 77.2% (27B) demuestran la capacidad de navegar repositorios, identificar causas raíz, implementar correcciones y enviar parches funcionales sin intervención humana. El 35B A3B alcanza 73.4% en un formato para GPU de consumo. Estos puntajes colocan a Qwen 3.6 entre los mejores modelos para ingeniería de software autónoma.
Generación de código frontend (QwenWebBench)
El modelo 27B obtiene 1487 en QwenWebBench y el 35B A3B obtiene 1397, demostrando fuertes capacidades de generación de código frontend. Genera componentes completos de React, Vue y Next.js con tipado TypeScript adecuado, atributos de accesibilidad, layouts responsivos e integración con sistemas de diseño. Maneja CSS-in-JS, Tailwind CSS y patrones de librerías de componentes. El parámetro preserve_thinking ayuda a mantener el contexto de diseño en scaffolding frontend de múltiples archivos.
Operaciones de terminal (Terminal-Bench)
61.6 en Terminal-Bench 2.0 (Plus) y 59.3 (27B) - dominio de terminal a nivel experto. Maneja flujos de trabajo complejos de shell de múltiples pasos, tareas de administración de sistemas, sesiones de depuración, gestión de pipelines CI/CD, orquestación de Docker y automatización de infraestructura. El 35B A3B obtiene 51.5, aún fuerte para un modelo de GPU de consumo.
SkillsBench - supera a Claude 4.5 Opus
El modelo 27B obtiene 48.2 en SkillsBench, superando a Claude 4.5 Opus con 45.3. SkillsBench evalúa habilidades prácticas de programación incluyendo revisión de código, refactorización, diseño de APIs, estrategia de pruebas y toma de decisiones arquitectónicas. Este benchmark mide el tipo de juicio de ingeniería matizado que importa en el desarrollo del mundo real, no solo generación de código.
Razonamiento a nivel de repositorio (NL2Repo)
El modelo 27B obtiene 36.2 en NL2Repo, demostrando la capacidad de traducir descripciones en lenguaje natural a estructuras completas de repositorio. Entiende dependencias entre archivos, límites de módulos, patrones arquitectónicos y convenciones de proyecto a través de repositorios completos. La ventana de contexto de 1M (Plus) permite procesar bases de código completas en una sola pasada para comprensión integral.
Generación de código (LiveCodeBench)
83.9 en LiveCodeBench (27B) y 80.4 (35B A3B) para generación de código de nivel competitivo. Produce código limpio e idiomático en Python, TypeScript, Rust, Go, Java, C++ y más de 20 lenguajes con manejo adecuado de errores, documentación y cobertura de pruebas. Maneja problemas algorítmicos, implementaciones de estructuras de datos y desafíos de diseño de sistemas.
Integración con herramientas de programación
Funciona con Claude Code, OpenClaw, Aider, Continue.dev y Qwen Code vía la API compatible con OpenAI. Configura la URL base a tu endpoint de DashScope, OpenRouter u Ollama local y empieza a programar de inmediato. El parámetro preserve_thinking es especialmente valioso en ciclos de agentes de Claude Code y OpenClaw donde mantener el estado de razonamiento entre iteraciones reduce el re-razonamiento redundante y mejora la precisión de las correcciones.
Depuración, pruebas y Claw-Eval
El modelo 27B obtiene 72.4 en promedio de Claw-Eval y el 35B A3B obtiene 68.7, midiendo la capacidad de programación agéntica de principio a fin. Rastrea bugs a través de pilas de llamadas complejas, identifica causas raíz desde logs de errores y genera suites de pruebas completas. Soporta pruebas unitarias, pruebas de integración, frameworks de pruebas end-to-end y pruebas basadas en propiedades en todos los lenguajes y frameworks principales.
Benchmarks de programación
Resultados de primer nivel en cada evaluación de programación
Los modelos Qwen 3.6 se posicionan consistentemente entre los mejores en benchmarks de ingeniería de software, generación de código, operaciones de terminal y habilidades prácticas de programación.
Benchmarks de ingeniería de software
- SWE-bench Verified: 78.8% (Plus) / 77.2% (27B) / 73.4% (35B A3B)
- Terminal-Bench 2.0: 61.6 (Plus) / 59.3 (27B) / 51.5 (35B A3B)
- SkillsBench: 48.2 (27B) - supera a Claude 4.5 Opus (45.3)
- Claw-Eval Avg: 72.4 (27B) / 68.7 (35B A3B)
- LiveCodeBench: 83.9 (27B) / 80.4 (35B A3B)
- QwenWebBench: 1487 (27B) / 1397 (35B A3B) - generación frontend
- NL2Repo: 36.2 (27B) - lenguaje natural a repositorio
- SWE-bench Pro: 56.6 (Plus)
Herramientas y opciones de modelos
- Funciona con: Claude Code, OpenClaw, Aider, Continue.dev, Qwen Code
- 27B Denso: Mejor modelo de pesos abiertos para programación, 77.2% SWE-bench
- 35B A3B MoE: 73.4% SWE-bench en GPU de consumo (~21GB VRAM)
- Plus: 78.8% SWE-bench, 1M de contexto, preserve_thinking
- Frontend: React, Vue, Next.js con soporte TypeScript
- preserve_thinking: mantiene razonamiento entre iteraciones de agentes
Primeros pasos
Empieza a programar con Qwen 3.6 - múltiples opciones disponibles
Elige el modelo y la herramienta adecuados para tu flujo de trabajo de programación. Desde chat en navegador hasta despliegue local e integración por API.
Empieza a programar al instante con el mejor modelo Qwen 3.6 para tu tarea
Configuración con un comando: ollama run qwen3.6:35b-a3b para programación local
API compatible con OpenAI para integraciones con IDE y pipelines CI/CD
Compara 27B, 35B A3B y Plus para tu caso de uso de programación
Usa Qwen 3.6 como backend para Claude Code vía API
Asistente de programación IA en VS Code con Qwen 3.6 local o por API
Guías de integración
Integra Qwen Code en tu flujo de trabajo de desarrollo
Conecta Qwen 3.6 a tus herramientas de desarrollo favoritas, IDEs y pipelines CI/CD para programación asistida por IA sin interrupciones.
Configura Claude Code para usar Qwen 3.6 vía API compatible con OpenAI
Programación agéntica con OpenClaw y backend Qwen 3.6
Programación en pareja con IA usando Qwen 3.6 local o por API
Operaciones de terminal y generación de comandos potenciadas por IA
Revisiones de PR automatizadas, mensajes de commit y análisis de código
Generación de proyectos React, Vue, Next.js con TypeScript
Ecosistema Qwen
Modelos de programación para cada escala - desde GPU de consumo hasta rendimiento de frontera
Desde el 35B A3B que corre en una sola GPU de consumo hasta el Plus con 1M de contexto y preserve_thinking, la familia Qwen 3.6 cubre cada escenario de despliegue para programación. Todos los modelos funcionan con Claude Code, OpenClaw, Aider y Continue.dev.
Empezar a programar
¿Listo para programar con Qwen 3.6? 78.8% SWE-bench, funciona con tus herramientas favoritas
Empieza a chatear gratis o integra vía la API compatible con OpenAI. Funciona con Claude Code, OpenClaw, Aider y Continue.dev. Elige entre modelos de pesos abiertos que puedes ejecutar localmente o el Plus para máximo rendimiento con preserve_thinking.