Qwen 3.6 vs Gemma 4
Qwen 3.6 devance Gemma 4 en programmation, terminal, mathématiques et génération frontend
Comparatif direct des familles Qwen 3.6 et Google Gemma 4. Qwen 3.6 35B A3B surpasse Gemma 4 26B A4B sur SWE-bench Verified (73.4% vs 52.0%), Terminal-Bench 2.0 (51.5 vs 42.9) et AIME 2025 (92.7% vs 88.3%). Le modèle dense 27B creuse encore l'écart avec 77.2% SWE-bench, 59.3 Terminal-Bench, 83.9 LiveCodeBench et 48.2 SkillsBench (dépassant Claude 4.5 Opus à 45.3). Les deux familles proposent des variantes MoE et denses open-weight sous licences permissives.
Benchmarks
Qwen 3.6 vs Gemma 4 — comparatif détaillé sur 8 évaluations
Résultats complets comparant les deux familles de modèles en ingénierie logicielle, programmation, opérations terminal, raisonnement mathématique, génération frontend et compétences pratiques.
Qwen 3.6 démontre un avantage de performance significatif et constant sur Gemma 4 sur tous les benchmarks disponibles. L'écart est particulièrement prononcé sur SWE-bench Verified, où Qwen 3.6 mène de plus de 20 points dans la comparaison MoE et de plus de 25 points avec le modèle dense 27B. Le résultat SkillsBench (48.2 pour le 27B, dépassant Claude 4.5 Opus à 45.3) souligne la force de Qwen en jugement d'ingénierie pratique au-delà de la simple génération de code.
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 dépasse Claude 4.5 Opus (45.3)
QwenWebBench : Qwen 3.6 27B 1487 — leader en génération de code frontend
Tableau des benchmarks
Qwen 3.6 vs Gemma 4 — résultats complets sur toutes les évaluations
Comparaison côte à côte des variantes Qwen 3.6 et Gemma 4 en ingénierie logicielle, programmation, mathématiques et compétences pratiques.
| Benchmark | Qwen 3.6 27B Dense Meilleure performance | Qwen 3.6 35B A3B MoE 3B actifs | Gemma 4 26B A4B MoE 4B actifs | Gemma 4 31B Dense |
|---|---|---|---|---|
SWE-bench Verified Ingénierie logicielle réelle | 77.2% | 73.4% | 52.0% | - |
Terminal-Bench 2.0 Opérations terminal et administration système | 59.3 | 51.5 | 42.9 | - |
AIME 2025 Mathématiques de compétition | 94.1% | 92.7% | 88.3% | - |
LiveCodeBench Génération de code compétitive | 83.9 | 80.4 | - | - |
SkillsBench Compétences pratiques en programmation | 48.2 | - | - | - |
QwenWebBench Génération de code frontend | 1487 | 1397 | - | - |
NL2Repo Langage naturel vers dépôt | 36.2 | - | - | - |
Claw-Eval Avg Codage agentique de bout en bout | 72.4 | 68.7 | - | - |
Active parameters Paramètres calculés par token | 27B (tous) | 3B (sur 35B) | 4B (sur 26B) | 31B (tous) |
Résultats issus des publications officielles. Données Qwen 3.6 d'Alibaba (mars 2026), données Gemma 4 de Google. Résultats SkillsBench et QwenWebBench issus des benchmarks officiels Qwen.
Écosystème Qwen
Choisissez la famille de modèles qui domine les benchmarks les plus importants
Qwen 3.6 affiche des performances nettement supérieures à Gemma 4 en ingénierie logicielle (+25pp SWE-bench), opérations terminal (+38% Terminal-Bench) et raisonnement mathématique. Le tout avec moins de paramètres actifs et une inférence plus rapide.
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