Gemma 4 vs Qwen 3.6
Gemma 4 vs Qwen 3.6: zwei offene Modellfamilien mit unterschiedlichen Stärken
Googles Gemma 4 und Alibabas Qwen 3.6 sind die leistungsfähigsten offenen Modellfamilien des Jahres 2026. Gemma führt bei mathematischem Reasoning (89,2 % AIME) und Multimodal. Qwen führt bei agentic Coding (73,4 % SWE-Bench). Hier ist der vollständige Vergleich.
Kurzfazit
Wann welches Modell wählen
Beide sind hervorragend. Die richtige Wahl hängt von Ihrem Hauptanwendungsfall ab.
Gemma 4 wählen, wenn
Mathematisches Reasoning, Multimodal, Edge-Deployment oder Datenschutz
Gemma 4 glänzt bei mathematischem Reasoning (89,2 % AIME), multimodalem Verständnis (76,9 % MMMU Pro) und bietet die breiteste Deployment-Palette von 2,3B Edge-Modellen bis zum 31B-Flaggschiff. Die Apache-2.0-Lizenz bietet maximale kommerzielle Freiheit.
Ideal für: Mathe-Tutoring, Dokumentenanalyse, On-Device-KI, multimodale Anwendungen und Deployments, bei denen Apache-2.0-Lizenzierung wichtig ist.
Qwen 3.6 wählen, wenn
Agentic Coding, SWE-Bench-Aufgaben oder 1M-Kontext
Qwen 3.6 dominiert autonome Coding-Benchmarks mit 73,4 % auf SWE-Bench Verified (vs. Gemmas 52 %). Das 35B A3B MoE aktiviert nur 3B Parameter pro Token. Qwen 3.6 Plus bietet ein Kontextfenster von 1M Token.
Ideal für: KI-Coding-Agenten, autonome Code-Bearbeitung, sehr lange Kontextaufgaben und chinesischsprachige Anwendungen.
Google DeepMind
Gemma 4 31B Dense
Nr. 3 auf Arena AI. 89,2 % AIME, 80 % LiveCodeBench, 76,9 % MMMU Pro. Dense-Architektur mit 256K Kontext.
30,7B Parameter, alle aktiv. Beste Qualität bei Reasoning, Coding und multimodalen Aufgaben.
Google DeepMind
Gemma 4 26B A4B MoE
Nahezu 31B-Qualität bei 4B Inferenzkosten. 88,3 % AIME, 77,1 % LiveCodeBench. 256K Kontext.
25,2B gesamt, 3,8B aktiv pro Token. 128 Experten, 8 aktiv + 1 geteilt.
Alibaba
Qwen 3.6 35B A3B MoE
73,4 % SWE-Bench Verified. 35B gesamt, 3B aktiv pro Token. Starkes agentic Coding und Tool-Nutzung.
Dominiert autonome Coding-Benchmarks. 51,5 % Terminal-Bench 2.0 vs. Gemmas 42,9 %.
Alibaba
Qwen 3.6 Plus
1M Token Kontextfenster. Starke mehrsprachige Leistung. Wettbewerbsfähige Reasoning-Benchmarks.
Erweiterter Kontext für sehr lange Dokumente und Codebasen. Starke Unterstützung der chinesischen Sprache.
Direktvergleich
Wo jedes Modell gewinnt
Eine Kategorie-für-Kategorie-Analyse der Stärken und Schwächen.
Mathematisches Reasoning: Gemma gewinnt
Gemma 4 31B: 89,2 % AIME 2026. Qwen 3.6 35B: ca. 81,5 %. Gemmas Thinking-Modus erzeugt klarere Reasoning-Ketten bei mathematischen Problemen.
Agentic Coding: Qwen gewinnt
Qwen 3.6: 73,4 % SWE-Bench Verified. Gemma 4: 52 %. Bei autonomer Code-Bearbeitung und Debugging hat Qwen einen deutlichen Vorsprung.
Code-Generierung: Knapp
Gemma 4: 80 % LiveCodeBench. Qwen 3.6: ca. 75 %. Bei der Code-Generierung (nicht autonome Bearbeitung) hat Gemma einen leichten Vorteil.
Multimodal: Gemma gewinnt
Gemma 4: 76,9 % MMMU Pro. Qwen 3.6: ca. 70 %. Gemmas Vision-Encoder mit variabler Auflösung verschafft einen Vorteil bei visuellen Aufgaben.
Kontextfenster: Qwen gewinnt
Qwen 3.6 Plus: 1M Token. Gemma 4: 256K. Bei sehr langen Dokumenten hat Qwen einen klaren Vorteil.
Edge-Deployment: Gemma gewinnt
Gemma 4 bietet E2B (2,3B) und E4B (4,5B) Edge-Modelle mit Audio. Qwen 3.6 hat keine vergleichbaren ultrakompakten Varianten.
Architekturvergleich
MoE-Effizienz: Qwen 3B aktiv vs. Gemma 4B aktiv
Beide Familien bieten MoE-Modelle, aber mit unterschiedlichen Effizienz-Kompromissen.
Gemma 4 26B A4B
- 25,2B Gesamtparameter, 3,8B aktiv pro Token
- 128 Experten, 8 aktiv + 1 geteilt
- 256K Kontextfenster
- Natives Multimodal (Text + Bild)
- 14-facher Durchsatz-Vorteil auf H100 (vs. Dense)
Qwen 3.6 35B A3B
- 35B Gesamtparameter, 3B aktiv pro Token
- Weniger aktive Parameter = weniger Rechenaufwand pro Token
- Starkes agentic Coding (73,4 % SWE-Bench)
- Besser bei autonomen Code-Bearbeitungsaufgaben
- Wettbewerbsfähige Reasoning- und Wissens-Benchmarks
Benchmarks
Vollständiger Benchmark-Vergleich
Direkte Benchmark-Ergebnisse bei Reasoning, Coding, Multimodal und agentic Aufgaben.
Beide Modellfamilien glänzen in unterschiedlichen Bereichen. Gemma führt bei Reasoning und Multimodal, Qwen bei agentic Coding. Die Wahl hängt von Ihrem Hauptanwendungsfall ab.
Mathe: Gemma 4 31B (89,2 % AIME) vs. Qwen 3.6 35B (ca. 81,5 %) - Gemma gewinnt mit 8 Punkten
Agentic Coding: Qwen 3.6 (73,4 % SWE-Bench) vs. Gemma 4 (52 %) - Qwen gewinnt mit 21 Punkten
Multimodal: Gemma 4 (76,9 % MMMU Pro) vs. Qwen 3.6 (ca. 70 %) - Gemma gewinnt
Durchsatz: Beide MoE-Modelle bieten 14x+ Durchsatz vs. Dense auf H100
Direktvergleich
Gemma 4 vs Qwen 3.6 bei wichtigen Benchmarks
Direkter Vergleich bei den wichtigsten Evaluierungs-Benchmarks.
| Benchmark | Gemma 4 31B Dense 31B | Gemma 4 26B MoE 4B aktiv 26B | Qwen 3.6 35B MoE 3B aktiv 35B | Qwen 3.6 27B Dense 27B |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Wissen & Reasoning | 85.2% | 82.6% | 83.1% | 81.0% |
AIME 2026 Mathematik | 89.2% | 88.3% | 81.5% | 78.0% |
LiveCodeBench v6 Code-Generierung | 80.0% | 77.1% | 75.2% | 72.0% |
SWE-Bench Verified Agentic Coding | 52.0% | - | 73.4% | - |
Terminal-Bench 2.0 Terminal-Aufgaben | 42.9% | - | 51.5% | - |
MMMU Pro Multimodal | 76.9% | 73.8% | 70.2% | 67.0% |
Context Window Max. Token | 256K | 256K | 128K | 128K |
Active params Pro Token | 30.7B | 3.8B | 3B | 27B |
License Kommerzielle Nutzung | Apache 2.0 | Apache 2.0 | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
Daten aus offiziellen Modellkarten und unabhängigen Evaluierungen. Ergebnisse können je nach Evaluierungsmethodik variieren.
Coding
Das Coding-Duell: Generierung vs. autonome Bearbeitung
Gemma 4 und Qwen 3.6 teilen sich die Coding-Benchmarks. Gemma führt bei der Code-Generierung (LiveCodeBench), während Qwen die autonome Code-Bearbeitung (SWE-Bench) dominiert. Der Unterschied ist entscheidend für Ihren Anwendungsfall.
- Code-Generierung: Gemma 4 80 % vs. Qwen 3.6 75 % (LiveCodeBench v6)
- Autonome Bearbeitung: Qwen 3.6 73,4 % vs. Gemma 4 52 % (SWE-Bench)
- Für KI-Coding-Agenten ist Qwen 3.6 derzeit die bessere Wahl
Reasoning
Mathe und Wissenschaft: Gemma 4 hat einen klaren Vorsprung
Gemma 4s Thinking-Modus liefert herausragende Ergebnisse beim mathematischen Reasoning. 89,2 % auf AIME 2026 vs. Qwens ca. 81,5 % ist ein deutlicher Abstand. Für Mathe-Tutoring und wissenschaftliches Reasoning ist Gemma 4 die stärkere Wahl.
- AIME 2026: Gemma 4 89,2 % vs. Qwen 3.6 ca. 81,5 %
- GPQA Diamond: Gemma 4 84,3 % vs. Qwen 3.6 ca. 80 %
- Gemmas Thinking-Modus zeigt klarere Reasoning-Ketten
Deployment
Edge bis Cloud: Gemma 4 deckt mehr ab
Gemma 4 bietet vier Modellgrößen von 2,3B bis 31B, einschließlich Edge-Modelle mit nativem Audio. Qwen 3.6 konzentriert sich auf den Server-Bereich. Wenn Sie On-Device-KI oder Browser-Deployment benötigen, ist Gemma 4 die einzige Option.
- Gemma 4: E2B (2,3B), E4B (4,5B), 26B MoE, 31B Dense
- Qwen 3.6: 27B Dense, 35B MoE (Server-fokussiert)
- Nur Gemma 4 hat Edge-Modelle mit nativer Audio-Unterstützung
Beide testen
Testen Sie die Modelle selbst
Der beste Vergleich ist praktische Erfahrung.
Gemma 4 Ressourcen
Mit Gemma 4 starten
Alles, was Sie brauchen, um mit Gemma 4 zu entwickeln.
Qwen 3.6 Ressourcen
Mehr über Qwen 3.6 erfahren
Offizielle Qwen 3.6 Ressourcen und Dokumentation.
Offene Modelllandschaft
Die besten offenen Modelle 2026
Gemma 4 und Qwen 3.6 führen die offene Modelllandschaft an, aber es gibt auch andere Optionen.
Gemma 4 testen
Erleben Sie Gemma 4s Stärken selbst
Testen Sie Gemma 4 kostenlos und sehen Sie, wie es bei Ihren Aufgaben abschneidet. Mathematisches Reasoning, multimodales Verständnis und Edge-Deployment sind die größten Stärken.