Qwen 3.6 vs Gemma 4
Qwen 3.6 supera Gemma 4 in coding, terminale, matematica e benchmark frontend
Confronto diretto tra le famiglie di modelli Qwen 3.6 e Google Gemma 4. Qwen 3.6 35B A3B supera Gemma 4 26B A4B su SWE-bench Verified (73,4% vs 52,0%), Terminal-Bench 2.0 (51,5 vs 42,9) e AIME 2025 (92,7% vs 88,3%). Il modello denso 27B amplia ulteriormente il vantaggio con 77,2% SWE-bench, 59,3 Terminal-Bench, 83,9 LiveCodeBench e 48,2 SkillsBench (battendo Claude 4.5 Opus a 45,3). Entrambe le famiglie offrono varianti MoE e dense open-weight con licenze permissive.
Benchmark
Qwen 3.6 vs Gemma 4 - confronto dettagliato su 8 valutazioni
Risultati completi dei benchmark che confrontano entrambe le famiglie di modelli su ingegneria del software, coding, operazioni terminale, ragionamento matematico, generazione frontend e competenze pratiche di coding.
Qwen 3.6 dimostra un vantaggio prestazionale significativo e costante su Gemma 4 in tutti i benchmark disponibili. Il divario è particolarmente pronunciato su SWE-bench Verified, dove Qwen 3.6 è in testa di oltre 20 punti percentuali nel confronto MoE e oltre 25 punti con il modello denso 27B. Il risultato SkillsBench (48,2 per il 27B, che batte Claude 4.5 Opus a 45,3) evidenzia la forza di Qwen nel giudizio ingegneristico pratico, oltre la pura generazione di codice.
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 batte Claude 4.5 Opus (45,3)
QwenWebBench: Qwen 3.6 27B 1487 - leader nella generazione di codice frontend
Tabella benchmark
Qwen 3.6 vs Gemma 4 - risultati completi su tutte le valutazioni
Confronto benchmark affiancato delle varianti Qwen 3.6 e Gemma 4 su ingegneria del software, coding, matematica e valutazioni di competenze pratiche.
| Benchmark | Qwen 3.6 27B Denso Migliori prestazioni | Qwen 3.6 35B A3B MoE 3B attivi | Gemma 4 26B A4B MoE 4B attivi | Gemma 4 31B Denso |
|---|---|---|---|---|
SWE-bench Verified Ingegneria del software reale | 77.2% | 73.4% | 52.0% | - |
Terminal-Bench 2.0 Operazioni terminale e amministrazione di sistema | 59.3 | 51.5 | 42.9 | - |
AIME 2025 Matematica competitiva | 94.1% | 92.7% | 88.3% | - |
LiveCodeBench Generazione di codice competitiva | 83.9 | 80.4 | - | - |
SkillsBench Competenze pratiche di coding | 48.2 | - | - | - |
QwenWebBench Generazione di codice frontend | 1487 | 1397 | - | - |
NL2Repo Dal linguaggio naturale al repository | 36.2 | - | - | - |
Claw-Eval Avg Coding agentico end-to-end | 72.4 | 68.7 | - | - |
Active parameters Parametri calcolati per token | 27B (all) | 3B (of 35B) | 4B (of 26B) | 31B (all) |
Risultati benchmark dai rilasci ufficiali dei modelli. Dati Qwen 3.6 da Alibaba (marzo 2026), dati Gemma 4 da Google. Risultati SkillsBench e QwenWebBench dai benchmark ufficiali Qwen.
Ecosistema Qwen
Scegli la famiglia di modelli che domina i benchmark più importanti
Qwen 3.6 offre prestazioni nettamente superiori a Gemma 4 in ingegneria del software (+25pp SWE-bench), operazioni terminale (+38% Terminal-Bench) e ragionamento matematico. Il tutto con meno parametri attivi e inferenza più veloce.
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