Modellvergleich
Llama 4 vs Qwen 3.6 - Kontextlängen-Champion trifft Coding-Spezialisten
Metas Llama-4-Familie bietet das längste Kontextfenster offener Modelle (10M Token) und starke multimodale Fähigkeiten. Alibabas Qwen-3.6-Familie liefert außergewöhnliche agentische Coding-Leistung mit SWE-Bench-Scores bis 78,8% und branchenführende Dense-Model-Effizienz. Zwei Familien, sehr unterschiedliche Stärken.
Leistung
Direkter Benchmark-Vergleich
Llama 4 führt bei Kontextlänge und multimodalem Verständnis, während Qwen 3.6 bei agentischen Coding-Benchmarks dominiert und außergewöhnliche Effizienz in seinen Dense- und kleinen MoE-Varianten bietet.
Llama 4 und Qwen 3.6 stehen für unterschiedliche Optimierungsziele. Llama 4 Scouts 10M-Kontextfenster ist unerreicht, und Maverick liefert starke Allround-Qualität. Qwen 3.6s Dense-27B-Modell erreicht 77,2% bei SWE-Bench Verified - bemerkenswert für seine Größe - während die Plus-Variante auf 78,8% kommt. Das 35B-A3B-MoE-Modell aktiviert nur 3B Parameter pro Token für Edge-Deployment.
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%, 1M-Kontextfenster
Maverick: MMLU Pro 80,5%, MMMU 73,4%, GPQA Diamond 69,8%
Scout: 10M-Token-Kontext - 78-mal länger als Qwen 3.6s Standard-128K
Qwen 3.6 35B A3B: nur 3B aktive Parameter für Edge- und Mobile-Deployment
Vollständiger Vergleich
Llama-4-Familie vs Qwen-3.6-Familie
Vollständige Benchmark-Ergebnisse über Reasoning, Coding, Multimodal und Architektur-Metriken für beide Modellfamilien.
| Benchmark | Llama 4 Maverick 400B / 17B aktiv Open Weight | Llama 4 Scout 109B / 17B aktiv Long Context | Qwen 3.6 27B 27B Dense Coding | Qwen 3.6 Plus API-Modell Flaggschiff | Qwen 3.6 35B A3B 35B / 3B aktiv Effizient |
|---|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Wissen & Reasoning | 80.5% | 74.3% | 86.2% | - | - |
GPQA Diamond Wissenschaftliches Wissen | 69.8% | 57.2% | - | - | - |
MMMU Multimodales Verständnis | 73.4% | 69.4% | - | - | - |
SWE-Bench Verified Agentisches Coding | - | - | 77.2% | 78.8% | 73.4% |
LiveCodeBench Live-Coding-Evaluation | 43.4% | 32.8% | - | - | ~75% |
Terminal-Bench Terminal-Aufgaben | - | - | 59.3% | - | - |
Context Window Max. Token | 1M | 10M | 128K | 1M | 128K |
Total Parameters Modellgröße | 400B | 109B | 27B | - | 35B |
Active Parameters Pro Token | 17B | 17B | 27B (dense) | - | 3B |
Architecture Modelltyp | MoE (128 Experten) | MoE (16 Experten) | Dense | API | MoE |
Daten aus Metas offiziellem Model Card, Alibabas technischen Berichten und unabhängigen Evaluierungen.
Llama 4 wählen
Wann du Llama 4 statt Qwen 3.6 wählen solltest
Llama 4 ist die bessere Wahl, wenn du massive Kontextfenster, natives multimodales Verständnis oder vollständig offene Modelle mit breiter Ökosystem-Unterstützung brauchst. Scouts 10M-Kontext ist 78-mal länger als Qwen 3.6s Standard-128K.
- 10M-Token-Kontext (Scout) - ganze Codebasen in einem Aufruf verarbeiten
- Nativ multimodal mit Early-Fusion-Architektur (Text + Bild)
- Vollständig Open-Weight unter Llama 3.1 kompatibler Lizenz
- MMMU 73,4% - starkes multimodales Verständnis
- Breite Ökosystem-Unterstützung bei allen großen Cloud-Anbietern
Qwen 3.6 wählen
Wann Qwen 3.6 die Nase vorn hat
Qwen 3.6 dominiert bei agentischen Coding-Benchmarks und bietet außergewöhnliche Dense-Model-Effizienz. Das 27B-Dense-Modell erreicht 77,2% bei SWE-Bench Verified, und die 35B-A3B-MoE-Variante aktiviert nur 3B Parameter - ideal für Edge-Deployment.
- SWE-Bench Verified bis 78,8% (Plus) - Frontier-Coding-Leistung
- 27B-Dense-Modell: 77,2% SWE-Bench bei einem Bruchteil von Mavericks Größe
- 35B A3B: nur 3B aktive Parameter für Mobile- und Edge-Deployment
- MMLU Pro 86,2% (27B) - übertrifft Mavericks 80,5%
- Terminal-Bench 59,3% - starke Leistung bei realen Terminal-Aufgaben
Llama-4-Familie
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