Comparación de modelos
Llama 4 vs Qwen 3.6: campeón en contexto frente a especialista en código
La familia Llama 4 de Meta ofrece la ventana de contexto más larga en modelos abiertos (10M tokens) y sólidas capacidades multimodales. La familia Qwen 3.6 de Alibaba ofrece un rendimiento excepcional en programación agéntica con puntuaciones SWE-Bench de hasta 78.8% y eficiencia líder en modelos densos. Dos familias, fortalezas muy diferentes.
Rendimiento
Comparativa directa de benchmarks
Llama 4 lidera en longitud de contexto y comprensión multimodal, mientras que Qwen 3.6 domina en benchmarks de programación agéntica y ofrece eficiencia excepcional en sus variantes densas y MoE pequeñas.
Llama 4 y Qwen 3.6 representan objetivos de optimización diferentes. La ventana de contexto de 10M de Llama 4 Scout no tiene rival, y Maverick ofrece calidad sólida en general. El modelo denso de 27B de Qwen 3.6 alcanza 77.2% en SWE-Bench Verified, algo notable para su tamaño, mientras que la variante Plus llega a 78.8%. El modelo MoE 35B A3B activa solo 3B parámetros por token para despliegue en dispositivos.
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%, ventana de contexto de 1M
Maverick: MMLU Pro 80.5%, MMMU 73.4%, GPQA Diamond 69.8%
Scout: contexto de 10M tokens, 78x más largo que los 128K por defecto de Qwen 3.6
Qwen 3.6 35B A3B: solo 3B parámetros activos para despliegue en dispositivos y móviles
Comparativa completa
Familia Llama 4 vs familia Qwen 3.6
Resultados completos de benchmarks en razonamiento, programación, multimodal y métricas de arquitectura para ambas familias.
| Benchmark | Llama 4 Maverick 400B / 17B activos Pesos abiertos | Llama 4 Scout 109B / 17B activos Contexto largo | Qwen 3.6 27B 27B denso Código | Qwen 3.6 Plus Modelo API Modelo insignia | Qwen 3.6 35B A3B 35B / 3B activos Eficiente |
|---|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Conocimiento y razonamiento | 80.5% | 74.3% | 86.2% | - | - |
GPQA Diamond Conocimiento científico | 69.8% | 57.2% | - | - | - |
MMMU Comprensión multimodal | 73.4% | 69.4% | - | - | - |
SWE-Bench Verified Programación agéntica | - | - | 77.2% | 78.8% | 73.4% |
LiveCodeBench Evaluación de código en vivo | 43.4% | 32.8% | - | - | ~75% |
Terminal-Bench Tareas de terminal | - | - | 59.3% | - | - |
Context Window Tokens máximos | 1M | 10M | 128K | 1M | 128K |
Total Parameters Tamaño del modelo | 400B | 109B | 27B | - | 35B |
Active Parameters Por token | 17B | 17B | 27B (dense) | - | 3B |
Architecture Tipo de modelo | MoE (128 experts) | MoE (16 experts) | Dense | API | MoE |
Datos de la ficha oficial de Meta, los informes técnicos de Alibaba y evaluaciones independientes.
Elige Llama 4
Cuándo elegir Llama 4 sobre Qwen 3.6
Llama 4 es la mejor opción cuando necesitas ventanas de contexto masivas, comprensión multimodal nativa o modelos de pesos completamente abiertos con amplio soporte del ecosistema. El contexto de 10M de Scout es 78x más largo que los 128K por defecto de Qwen 3.6.
- Contexto de 10M tokens (Scout): procesa repositorios completos en una sola llamada
- Multimodal nativo con arquitectura de fusión temprana (texto + imagen)
- Pesos completamente abiertos bajo licencia compatible con Llama 3.1
- MMMU 73.4%: sólida comprensión multimodal
- Amplio soporte del ecosistema en todos los principales proveedores cloud
Elige Qwen 3.6
Cuándo Qwen 3.6 tiene ventaja
Qwen 3.6 domina en benchmarks de programación agéntica y ofrece eficiencia excepcional en modelos densos. El modelo denso de 27B alcanza 77.2% en SWE-Bench Verified, y la variante MoE 35B A3B activa solo 3B parámetros, ideal para despliegue en dispositivos.
- SWE-Bench Verified hasta 78.8% (Plus): rendimiento de frontera en código
- Modelo denso de 27B: 77.2% SWE-Bench a una fracción del tamaño de Maverick
- 35B A3B: solo 3B parámetros activos para despliegue en móviles y dispositivos
- MMLU Pro 86.2% (27B): supera el 80.5% de Maverick
- Terminal-Bench 59.3%: sólido rendimiento en tareas reales de terminal
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