モデル比較

Llama 4 vs Qwen 3.6 - コンテキスト長チャンピオン vs コーディング特化モデル

Meta の Llama 4 ファミリーはオープンモデル最長のコンテキストウィンドウ（10Mトークン）と強力なマルチモーダル機能を提供します。Alibaba の Qwen 3.6 ファミリーは SWE-Bench スコア最大78.8%の卓越したエージェントコーディング性能と、業界トップクラスの Dense モデル効率を実現します。強みが大きく異なる2つのファミリーです。

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性能

直接対決ベンチマーク比較

Llama 4 はコンテキスト長とマルチモーダル理解でリードし、Qwen 3.6 はエージェントコーディングベンチマークを支配し、Dense および小型 MoE バリアントで卓越した効率性を提供します。

Llama 4 と Qwen 3.6 は異なる最適化目標を持っています。Llama 4 Scout の10Mコンテキストウィンドウは他に類を見ず、Maverick は強力なオールラウンド品質を提供します。Qwen 3.6 の Dense 27B モデルは SWE-Bench Verified で77.2%を達成 - そのサイズとしては驚異的 - Plus バリアントは78.8%に到達します。35B A3B MoE モデルはエッジデプロイ向けにトークンあたり3Bパラメータのみアクティブにします。

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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コンテキストウィンドウ

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

Scout：10Mトークンのコンテキスト - Qwen 3.6 のデフォルト128Kの78倍

Qwen 3.6 35B A3B：エッジ・モバイルデプロイ向けにアクティブパラメータわずか3B

完全比較

Llama 4 ファミリー vs Qwen 3.6 ファミリー

推論、コーディング、マルチモーダル、アーキテクチャ指標の完全なベンチマーク結果です。

Benchmark	Llama 4 Maverick 400B / 17Bアクティブオープンウェイト	Llama 4 Scout 109B / 17Bアクティブ長文コンテキスト	Qwen 3.6 27B 27B Dense コーディング	Qwen 3.6 Plus API モデルフラッグシップ	Qwen 3.6 35B A3B 35B / 3Bアクティブ高効率
MMLU Pro 知識と推論	80.5%	74.3%	86.2%	-	-
GPQA Diamond 科学知識	69.8%	57.2%	-	-	-
MMMU マルチモーダル理解	73.4%	69.4%	-	-	-
SWE-Bench Verified エージェントコーディング	-	-	77.2%	78.8%	73.4%
LiveCodeBench ライブコーディング評価	43.4%	32.8%	-	-	~75%
Terminal-Bench ターミナルタスク	-	-	59.3%	-	-
Context Window 最大トークン数	1M	10M	128K	1M	128K
Total Parameters モデルサイズ	400B	109B	27B	-	35B
Active Parameters トークンあたり	17B	17B	27B（Dense）	-	3B
Architecture モデルタイプ	MoE（128エキスパート）	MoE（16エキスパート）	Dense	API	MoE

データは Meta 公式モデルカード、Alibaba の技術レポート、独立評価に基づきます。

Llama 4 を選ぶ

Qwen 3.6 より Llama 4 を選ぶべきとき

大規模コンテキストウィンドウ、ネイティブマルチモーダル理解、幅広いエコシステムサポートを備えた完全オープンウェイトモデルが必要な場合は Llama 4 が適しています。Scout の10Mコンテキストは Qwen 3.6 のデフォルト128Kの78倍です。

10Mトークンのコンテキスト（Scout）- コードベース全体を一度に処理
早期融合アーキテクチャによるネイティブマルチモーダル（テキスト＋画像）
Llama 3.1 互換ライセンスで完全オープンウェイト
MMMU 73.4% - 強力なマルチモーダル理解
主要クラウドプロバイダー全体で幅広いエコシステムサポート

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Qwen 3.6 を選ぶ

Qwen 3.6 が優位なとき

Qwen 3.6 はエージェントコーディングベンチマークを支配し、卓越した Dense モデル効率を提供します。27B Dense モデルは SWE-Bench Verified で77.2%を達成し、35B A3B MoE バリアントはアクティブパラメータわずか3B - エッジデプロイに最適です。