모델 비교

Llama 4 vs Qwen 3.6 - 컨텍스트 길이 챔피언 vs 코딩 전문가

Meta의 Llama 4 패밀리는 오픈 모델 중 가장 긴 컨텍스트 윈도우(1,000만 토큰)와 강력한 멀티모달 기능을 제공합니다. Alibaba의 Qwen 3.6 패밀리는 SWE-Bench 최대 78.8%의 뛰어난 에이전틱 코딩 성능과 업계 최고의 밀집 모델 효율성을 제공합니다. 두 패밀리, 매우 다른 강점.

채팅 시작 벤치마크 비교

성능

직접 벤치마크 비교

Llama 4는 컨텍스트 길이와 멀티모달 이해에서, Qwen 3.6는 에이전틱 코딩 벤치마크에서 우위를 보이며 밀집 및 소형 MoE 변형에서 뛰어난 효율성을 제공합니다.

Llama 4와 Qwen 3.6는 서로 다른 최적화 목표를 가지고 있습니다. Llama 4 Scout의 1,000만 토큰 컨텍스트 윈도우는 비교 불가하며, Maverick은 강력한 올라운드 품질을 제공합니다. Qwen 3.6의 밀집 27B 모델은 SWE-Bench Verified에서 77.2%를 달성하며 - 크기 대비 놀라운 성능입니다 - Plus 변형은 78.8%까지 올라갑니다. 35B A3B MoE 모델은 엣지 배포를 위해 토큰당 3B 파라미터만 활성화합니다.

Llama 4 사용해 보기 모델 카드 보기

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 컨텍스트 윈도우

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

Scout: 1,000만 토큰 컨텍스트 - Qwen 3.6의 기본 128K보다 78배 길다

Qwen 3.6 35B A3B: 엣지 및 모바일 배포를 위한 3B 활성 파라미터

전체 비교

Llama 4 패밀리 vs Qwen 3.6 패밀리

두 모델 패밀리의 추론, 코딩, 멀티모달, 아키텍처 지표에 걸친 전체 벤치마크 결과.

Benchmark	Llama 4 Maverick 400B / 17B 활성 오픈 웨이트	Llama 4 Scout 109B / 17B 활성 장문맥	Qwen 3.6 27B 27B 밀집 코딩	Qwen 3.6 Plus API 모델 플래그십	Qwen 3.6 35B A3B 35B / 3B 활성 효율적
MMLU Pro 지식 및 추론	80.5%	74.3%	86.2%	-	-
GPQA Diamond 과학 지식	69.8%	57.2%	-	-	-
MMMU 멀티모달 이해	73.4%	69.4%	-	-	-
SWE-Bench Verified 에이전틱 코딩	-	-	77.2%	78.8%	73.4%
LiveCodeBench 라이브 코딩 평가	43.4%	32.8%	-	-	~75%
Terminal-Bench 터미널 작업	-	-	59.3%	-	-
Context Window 최대 토큰	1M	10M	128K	1M	128K
Total Parameters 모델 크기	400B	109B	27B	-	35B
Active Parameters 토큰당	17B	17B	27B (밀집)	-	3B
Architecture 모델 유형	MoE (128개 전문가)	MoE (16개 전문가)	밀집	API	MoE