Qwen 3.6 vs DeepSeek V4
Qwen 3.6 Plus in testa sui benchmark agentici con risultati comprovati mentre DeepSeek V4 entra in scena
DeepSeek V4, con la sua architettura MoE da ~1T parametri e finestra di contesto da 1M token, rappresenta un nuovo importante concorrente nel panorama AI. Ma Qwen 3.6 Plus è già in testa con benchmark comprovati: 78,8% SWE-bench Verified, 61,6 Terminal-Bench 2.0 e il parametro preserve_thinking per i flussi di lavoro agentici. A $0,40/$2,40 per milione di token (12 volte più economico di Claude Opus 4.6), Qwen 3.6 offre un rapporto prezzo-prestazioni imbattibile. DeepSeek V4 Pro scala fino a 1,6T parametri. Qwen offre anche modelli open-weight (27B con 77,2% SWE-bench, 35B A3B) per il deployment locale.
Benchmark
Qwen 3.6 vs DeepSeek V4 - dati benchmark e specifiche disponibili
Confronto benchmark basato sui dati attualmente disponibili. Qwen 3.6 Plus è in testa sui benchmark di coding agentico con risultati comprovati su SWE-bench, Terminal-Bench, SkillsBench e valutazioni sull'uso degli strumenti. I dati di DeepSeek V4 saranno aggiornati man mano che più risultati diventeranno pubblici.
Qwen 3.6 Plus ha stabilito posizioni solide nei benchmark di ingegneria del software e coding agentico, con il modello open-weight 27B che offre prestazioni vicine a Plus. Man mano che DeepSeek V4 completa il suo rilascio, saranno disponibili confronti più completi. I dati attuali mostrano Qwen 3.6 in testa sui benchmark agentici chiave con risultati comprovati e riproducibili e un ecosistema di deployment maturo.
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 (batte Claude 4.5 Opus)
Qwen 3.6 27B: 83,9 LiveCodeBench, 1487 QwenWebBench, 72,4 Claw-Eval
Entrambi i modelli: finestra di contesto da 1M token
Qwen 3.6 Plus: $0,40/$2,40 per M token, batch al 50%
Tabella benchmark
Qwen 3.6 vs DeepSeek V4 - risultati e specifiche attuali
Dati benchmark disponibili per entrambe le famiglie di modelli. I risultati di DeepSeek V4 saranno aggiornati man mano che più dati diventeranno pubblici. I risultati di Qwen 3.6 provengono da rilasci ufficiali con valutazioni riproducibili.
| Benchmark | Qwen 3.6 Plus Proprietario Disponibile ora | Qwen 3.6 27B Denso open-weight | Qwen 3.6 35B A3B MoE open-weight | DeepSeek V4 ~1T MoE | DeepSeek V4 Pro 1.6T MoE |
|---|---|---|---|---|---|
SWE-bench Verified Ingegneria del software reale | 78.8% | 77.2% | 73.4% | - | - |
Terminal-Bench 2.0 Operazioni terminale | 61.6 | 59.3 | 51.5 | - | - |
SkillsBench Competenze pratiche di coding | - | 48.2 | - | - | - |
LiveCodeBench Generazione di codice competitiva | - | 83.9 | 80.4 | - | - |
Claw-Eval Avg Coding agentico end-to-end | - | 72.4 | 68.7 | - | - |
Context window Lunghezza massima del contesto | 1M tokens | 128K tokens | 128K tokens | 1M tokens | 1M tokens |
Architecture Architettura del modello | Proprietary | 27B Dense | 35B MoE (3B active) | ~1T MoE | 1.6T MoE |
preserve_thinking Persistenza del ragionamento agentico | Yes | No | No | No | No |
Open-weight Deployment locale disponibile | No | Yes (Apache 2.0) | Yes (Apache 2.0) | TBD | TBD |
Dati Qwen 3.6 dal rilascio ufficiale (marzo 2026). Dati DeepSeek V4 dai report di lancio iniziali (aprile 2026). Alcuni benchmark di DeepSeek V4 in attesa di pubblicazione completa.
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