Qwen 3.6 vs DeepSeek V4
Qwen 3.6 Plus domine les benchmarks agentiques avec des résultats prouvés alors que DeepSeek V4 entre en scène
DeepSeek V4, avec son architecture MoE à ~1T paramètres et sa fenêtre de contexte de 1M tokens, représente un nouveau concurrent majeur dans le paysage de l'IA. Mais Qwen 3.6 Plus mène déjà avec des benchmarks prouvés : 78.8% SWE-bench Verified, 61.6 Terminal-Bench 2.0, et le paramètre preserve_thinking pour les workflows agentiques. À $0.40/$2.40 par million de tokens (12x moins cher que Claude Opus 4.6), Qwen 3.6 offre un rapport qualité-prix inégalé. DeepSeek V4 Pro monte à 1.6T paramètres. Qwen propose aussi des modèles open-weight (27B à 77.2% SWE-bench, 35B A3B) pour le déploiement local.
Benchmarks
Qwen 3.6 vs DeepSeek V4 — données de benchmark et spécifications disponibles
Comparaison basée sur les données actuellement disponibles. Qwen 3.6 Plus domine les benchmarks de codage agentique avec des résultats prouvés sur SWE-bench, Terminal-Bench, SkillsBench et les évaluations d'utilisation d'outils. Les données de DeepSeek V4 seront mises à jour au fur et à mesure de la publication de nouveaux résultats.
Qwen 3.6 Plus a établi de solides positions sur les benchmarks d'ingénierie logicielle et de codage agentique, avec le modèle open-weight 27B offrant des performances proches du Plus. Au fur et à mesure que DeepSeek V4 complète son déploiement, des comparaisons plus complètes deviendront disponibles. Les données actuelles montrent Qwen 3.6 en tête sur les benchmarks agentiques clés avec des résultats prouvés et reproductibles et un écosystème de déploiement mature.
Qwen 3.6 Plus : 78.8% SWE-bench Verified, 61.6 Terminal-Bench 2.0
Qwen 3.6 27B : 77.2% SWE-bench, 48.2 SkillsBench (dépasse Claude 4.5 Opus)
Qwen 3.6 27B : 83.9 LiveCodeBench, 1487 QwenWebBench, 72.4 Claw-Eval
Les deux modèles : fenêtre de contexte de 1M tokens
Qwen 3.6 Plus : $0.40/$2.40 par M tokens, lots à 50%
Tableau des benchmarks
Qwen 3.6 vs DeepSeek V4 — résultats actuels et spécifications
Données de benchmark disponibles pour les deux familles de modèles. Les résultats de DeepSeek V4 seront mis à jour au fur et à mesure de la publication de nouvelles données. Les résultats de Qwen 3.6 proviennent des publications officielles avec des évaluations reproductibles.
| Benchmark | Qwen 3.6 Plus Propriétaire Disponible maintenant | Qwen 3.6 27B Dense open-weight | Qwen 3.6 35B A3B MoE open-weight | DeepSeek V4 ~1T MoE | DeepSeek V4 Pro 1.6T MoE |
|---|---|---|---|---|---|
SWE-bench Verified Ingénierie logicielle réelle | 78.8% | 77.2% | 73.4% | - | - |
Terminal-Bench 2.0 Opérations terminal | 61.6 | 59.3 | 51.5 | - | - |
SkillsBench Compétences pratiques en programmation | - | 48.2 | - | - | - |
LiveCodeBench Génération de code compétitive | - | 83.9 | 80.4 | - | - |
Claw-Eval Avg Codage agentique de bout en bout | - | 72.4 | 68.7 | - | - |
Context window Longueur de contexte maximale | 1M tokens | 128K tokens | 128K tokens | 1M tokens | 1M tokens |
Architecture Architecture du modèle | Propriétaire | 27B Dense | 35B MoE (3B actifs) | ~1T MoE | 1.6T MoE |
preserve_thinking Persistance du raisonnement agentique | Oui | Non | Non | Non | Non |
Open-weight Déploiement local disponible | Non | Oui (Apache 2.0) | Oui (Apache 2.0) | À confirmer | À confirmer |
Données Qwen 3.6 de la publication officielle (mars 2026). Données DeepSeek V4 des rapports de lancement initiaux (avril 2026). Certains benchmarks DeepSeek V4 en attente de publication complète.
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