Comparaison de modèles
Llama 4 vs Qwen 3.6 - le champion du contexte face au spécialiste du code
La famille Llama 4 de Meta offre la plus longue fenêtre de contexte des modèles ouverts (10M de tokens) et de solides capacités multimodales. La famille Qwen 3.6 d'Alibaba délivre des performances exceptionnelles en programmation agentique avec des scores SWE-Bench jusqu'à 78,8% et une efficacité de modèle dense de premier plan. Deux familles, des forces très différentes.
Performance
Comparaison directe des benchmarks
Llama 4 domine en longueur de contexte et compréhension multimodale, tandis que Qwen 3.6 excelle sur les benchmarks de programmation agentique et offre une efficacité exceptionnelle dans ses variantes dense et petit MoE.
Llama 4 et Qwen 3.6 représentent des cibles d'optimisation différentes. La fenêtre de contexte de 10M de Scout est inégalée, et Maverick offre une solide qualité générale. Le modèle dense 27B de Qwen 3.6 atteint 77,2% sur SWE-Bench Verified - remarquable pour sa taille - tandis que la variante Plus monte à 78,8%. Le modèle MoE 35B A3B n'active que 3B de paramètres par token pour le déploiement en périphérie.
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%, fenêtre de contexte de 1M
Maverick : MMLU Pro 80,5%, MMMU 73,4%, GPQA Diamond 69,8%
Scout : contexte de 10M de tokens - 78x plus long que les 128K par défaut de Qwen 3.6
Qwen 3.6 35B A3B : seulement 3B de paramètres actifs pour le déploiement mobile et en périphérie
Comparaison complète
Famille Llama 4 vs famille Qwen 3.6
Résultats complets des benchmarks en raisonnement, programmation, multimodal et métriques d'architecture pour les deux familles de modèles.
| Benchmark | Llama 4 Maverick 400B / 17B actifs Open Weight | Llama 4 Scout 109B / 17B actifs Long contexte | Qwen 3.6 27B 27B dense Programmation | Qwen 3.6 Plus Modèle API Modèle phare | Qwen 3.6 35B A3B 35B / 3B actifs Efficient |
|---|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Connaissances et raisonnement | 80.5% | 74.3% | 86.2% | - | - |
GPQA Diamond Connaissances scientifiques | 69.8% | 57.2% | - | - | - |
MMMU Compréhension multimodale | 73.4% | 69.4% | - | - | - |
SWE-Bench Verified Programmation agentique | - | - | 77.2% | 78.8% | 73.4% |
LiveCodeBench Évaluation de code en direct | 43.4% | 32.8% | - | - | ~75% |
Terminal-Bench Tâches terminal | - | - | 59.3% | - | - |
Context Window Tokens max | 1M | 10M | 128K | 1M | 128K |
Total Parameters Taille du modèle | 400B | 109B | 27B | - | 35B |
Active Parameters Par token | 17B | 17B | 27B (dense) | - | 3B |
Architecture Type de modèle | MoE (128 experts) | MoE (16 experts) | Dense | API | MoE |
Données issues de la fiche officielle de Meta, des rapports techniques d'Alibaba et d'évaluations indépendantes.
Choisir Llama 4
Quand choisir Llama 4 plutôt que Qwen 3.6
Llama 4 est le meilleur choix lorsque vous avez besoin de fenêtres de contexte massives, d'une compréhension multimodale native ou de modèles entièrement open-weight avec un large support écosystème. Le contexte de 10M de Scout est 78x plus long que les 128K par défaut de Qwen 3.6.
- Contexte de 10M de tokens (Scout) - traitez des bases de code entières en un seul appel
- Multimodal natif avec architecture early fusion (texte + image)
- Entièrement open-weight sous licence compatible Llama 3.1
- MMMU 73,4% - solide compréhension multimodale
- Large support écosystème chez tous les principaux fournisseurs cloud
Choisir Qwen 3.6
Quand Qwen 3.6 a l'avantage
Qwen 3.6 domine les benchmarks de programmation agentique et offre une efficacité exceptionnelle en modèle dense. Le modèle dense 27B atteint 77,2% sur SWE-Bench Verified, et la variante MoE 35B A3B n'active que 3B de paramètres - idéal pour le déploiement en périphérie.
- SWE-Bench Verified jusqu'à 78,8% (Plus) - performances de pointe en programmation
- Modèle dense 27B : 77,2% SWE-Bench pour une fraction de la taille de Maverick
- 35B A3B : seulement 3B de paramètres actifs pour le déploiement mobile et en périphérie
- MMLU Pro 86,2% (27B) - dépasse les 80,5% de Maverick
- Terminal-Bench 59,3% - solides performances sur les tâches terminal réelles
Famille Llama 4
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