Qwen 3.6 vs Gemma 4
Qwen 3.6 overtreft Gemma 4 op coding, terminal, wiskunde en frontend-benchmarks
Directe vergelijking van de Qwen 3.6 en Google Gemma 4 modelfamilies. Qwen 3.6 35B A3B overtreft Gemma 4 26B A4B op SWE-bench Verified (73,4% vs 52,0%), Terminal-Bench 2.0 (51,5 vs 42,9) en AIME 2025 (92,7% vs 88,3%). Het 27B dense model vergroot de voorsprong verder met 77,2% SWE-bench, 59,3 Terminal-Bench, 83,9 LiveCodeBench en 48,2 SkillsBench (beter dan Claude 4.5 Opus met 45,3). Beide families bieden open-weight MoE- en dense-varianten onder permissieve licenties.
Benchmarks
Qwen 3.6 vs Gemma 4 - gedetailleerde benchmarkvergelijking over 8 evaluaties
Uitgebreide benchmarkresultaten die beide modelfamilies vergelijken op software engineering, coderen, terminaloperaties, wiskundig redeneren, frontend-generatie en praktische codeervaardigheden.
Qwen 3.6 toont een significant en consistent prestatievoordeel ten opzichte van Gemma 4 op alle beschikbare benchmarks. Het verschil is bijzonder groot op SWE-bench Verified, waar Qwen 3.6 meer dan 20 procentpunten voorloopt in de MoE-vergelijking en meer dan 25 punten met het 27B dense model. Het SkillsBench-resultaat (48,2 voor de 27B, beter dan Claude 4.5 Opus met 45,3) benadrukt de kracht van Qwen in praktisch engineeringoordeel, voorbij pure codegeneratie.
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 verslaat Claude 4.5 Opus (45,3)
QwenWebBench: Qwen 3.6 27B 1487 - leider in frontend-codegeneratie
Benchmarktabel
Qwen 3.6 vs Gemma 4 - volledige resultaten over alle evaluaties
Zij-aan-zij benchmarkvergelijking van Qwen 3.6 en Gemma 4 modelvarianten op software engineering, coderen, wiskunde en praktische vaardigheidsevaluaties.
| Benchmark | Qwen 3.6 27B Dense Beste prestaties | Qwen 3.6 35B A3B MoE 3B actief | Gemma 4 26B A4B MoE 4B actief | Gemma 4 31B Dense |
|---|---|---|---|---|
SWE-bench Verified Echte software engineering | 77.2% | 73.4% | 52.0% | - |
Terminal-Bench 2.0 Terminaloperaties en systeembeheer | 59.3 | 51.5 | 42.9 | - |
AIME 2025 Wedstrijdwiskunde | 94.1% | 92.7% | 88.3% | - |
LiveCodeBench Competitieve codegeneratie | 83.9 | 80.4 | - | - |
SkillsBench Praktische codeervaardigheden | 48.2 | - | - | - |
QwenWebBench Frontend-codegeneratie | 1487 | 1397 | - | - |
NL2Repo Natuurlijke taal naar repository | 36.2 | - | - | - |
Claw-Eval Avg End-to-end agentisch coderen | 72.4 | 68.7 | - | - |
Active parameters Parameters berekend per token | 27B (all) | 3B (of 35B) | 4B (of 26B) | 31B (all) |
Benchmarkresultaten van officiële modelreleases. Qwen 3.6-data van Alibaba (maart 2026), Gemma 4-data van Google. SkillsBench- en QwenWebBench-resultaten van officiële Qwen-benchmarks.
Qwen-ecosysteem
Kies de modelfamilie die leidt op de benchmarks die er het meest toe doen
Qwen 3.6 levert aanzienlijk betere prestaties dan Gemma 4 op software engineering (+25pp SWE-bench), terminaloperaties (+38% Terminal-Bench) en wiskundig redeneren. Allemaal met minder actieve parameters en snellere inferentie.
Probeer Qwen 3.6
Ervaar het prestatieverschil zelf - meer dan 25 punten voorsprong op SWE-bench
Chat gratis met Qwen 3.6 en ontdek waarom het Gemma 4 met meer dan 25 procentpunten verslaat op SWE-bench, 38% op Terminal-Bench en Claude 4.5 Opus overtreft op SkillsBench. Open-weight, lokaal draaibaar en via API toegankelijk.