مقارنة النماذج

Llama 4 مقابل Qwen 3.6 - بطل طول السياق يلتقي بمتخصص البرمجة

عائلة Llama 4 من Meta تقدم أطول نافذة سياق في النماذج المفتوحة (10 ملايين رمز) وقدرات متعددة الوسائط قوية. عائلة Qwen 3.6 من Alibaba تقدم أداء برمجة وكيلية استثنائي بنسب SWE-Bench تصل إلى 78.8% وكفاءة رائدة في النماذج الكثيفة. عائلتان بنقاط قوة مختلفة تمامًا.

ابدأ المحادثة قارن المعايير

الأداء

مقارنة معايير وجهًا لوجه

Llama 4 يتصدر في طول السياق والفهم متعدد الوسائط، بينما Qwen 3.6 يهيمن على معايير البرمجة الوكيلية ويقدم كفاءة استثنائية في إصداراته الكثيفة وMoE الصغيرة.

Llama 4 وQwen 3.6 يمثلان أهداف تحسين مختلفة. نافذة سياق Llama 4 Scout البالغة 10 ملايين رمز لا مثيل لها، وMaverick يقدم جودة شاملة قوية. نموذج Qwen 3.6 الكثيف بـ 27B يحقق 77.2% في SWE-Bench Verified - مذهل لحجمه - بينما إصدار Plus يصل إلى 78.8%. نموذج MoE بـ 35B A3B ينشّط فقط 3B معلمة لكل رمز للنشر على الأجهزة الطرفية.

جرّب Llama 4 عرض بطاقات النماذج

مخطط مقارنة معايير Llama 4 مقابل Qwen 3.6

Qwen 3.6 27B: SWE-Bench Verified 77.2%، Terminal-Bench 59.3%، MMLU Pro 86.2%

Qwen 3.6 Plus: SWE-Bench Verified 78.8%، نافذة سياق مليون رمز

Maverick: MMLU Pro 80.5%، MMMU 73.4%، GPQA Diamond 69.8%

Scout: نافذة سياق 10 ملايين رمز - أطول بـ 78 ضعفًا من 128K الافتراضية في Qwen 3.6

Qwen 3.6 35B A3B: فقط 3B معلمة نشطة للنشر على الأجهزة الطرفية والمحمولة

المقارنة الكاملة

عائلة Llama 4 مقابل عائلة Qwen 3.6

نتائج معايير شاملة عبر الاستدلال والبرمجة ومتعدد الوسائط ومقاييس البنية لكلتا العائلتين.

Benchmark	Llama 4 Maverick 400B / 17B نشطة مفتوح الأوزان	Llama 4 Scout 109B / 17B نشطة السياق الطويل	Qwen 3.6 27B 27B كثيف البرمجة	Qwen 3.6 Plus نموذج API النموذج الرائد	Qwen 3.6 35B A3B 35B / 3B نشطة فعّال
MMLU Pro المعرفة والاستدلال	80.5%	74.3%	86.2%	-	-
GPQA Diamond المعرفة العلمية	69.8%	57.2%	-	-	-
MMMU الفهم متعدد الوسائط	73.4%	69.4%	-	-	-
SWE-Bench Verified البرمجة الوكيلية	-	-	77.2%	78.8%	73.4%
LiveCodeBench تقييم البرمجة المباشرة	43.4%	32.8%	-	-	~75%
Terminal-Bench مهام الطرفية	-	-	59.3%	-	-
Context Window الحد الأقصى للرموز	1M	10M	128K	1M	128K
Total Parameters حجم النموذج	400B	109B	27B	-	35B
Active Parameters لكل رمز	17B	17B	27B (dense)	-	3B
Architecture نوع النموذج	MoE (128 experts)	MoE (16 experts)	Dense	API	MoE

البيانات من بطاقة النموذج الرسمية لـ Meta والتقارير التقنية لـ Alibaba والتقييمات المستقلة.

اختر Llama 4

متى تختار Llama 4 بدلًا من Qwen 3.6

Llama 4 هو الخيار الأفضل عندما تحتاج نوافذ سياق ضخمة أو فهم أصلي متعدد الوسائط أو نماذج مفتوحة الأوزان بالكامل مع دعم واسع من المنظومة. نافذة سياق Scout البالغة 10 ملايين رمز أطول بـ 78 ضعفًا من 128K الافتراضية في Qwen 3.6.

نافذة سياق 10 ملايين رمز (Scout) - عالج قواعد أكواد كاملة في استدعاء واحد
متعدد الوسائط أصلي ببنية الدمج المبكر (نص + صورة)
مفتوح الأوزان بالكامل بموجب ترخيص متوافق مع Llama 3.1
MMMU 73.4% - فهم قوي متعدد الوسائط
دعم واسع من المنظومة عبر جميع مزودي السحابة الرئيسيين

جرّب Llama 4 تحميل الأوزان

اختر Qwen 3.6

متى يتفوق Qwen 3.6

Qwen 3.6 يهيمن على معايير البرمجة الوكيلية ويقدم كفاءة استثنائية في النماذج الكثيفة. النموذج الكثيف بـ 27B يحقق 77.2% في SWE-Bench Verified، وإصدار MoE بـ 35B A3B ينشّط فقط 3B معلمة - مثالي للنشر على الأجهزة الطرفية.