Gemma 4 vs Qwen 3.6
Gemma 4 vs Qwen 3.6: twee open modelfamilies met verschillende sterktes
Googles Gemma 4 en Alibaba's Qwen 3.6 zijn de twee krachtigste open modelfamilies van 2026. Gemma leidt in wiskundig redeneren (89,2% AIME) en multimodaal. Qwen leidt in agentisch coderen (73,4% SWE-Bench). Hier is de volledige vergelijking.
Snel oordeel
Wanneer welk model kiezen
Beide zijn uitstekend. De juiste keuze hangt af van je belangrijkste toepassing.
Kies Gemma 4 wanneer
Wiskundig redeneren, multimodaal, edge-deployment of privacy
Gemma 4 blinkt uit in wiskundig redeneren (89,2% AIME), multimodaal begrip (76,9% MMMU Pro) en biedt het breedste deployment-bereik van 2,3B edge-modellen tot het 31B-vlaggenschip. De Apache 2.0-licentie biedt maximale commerciële vrijheid.
Ideaal voor: wiskundebijles, documentanalyse, on-device AI, multimodale toepassingen en deployments waar Apache 2.0-licentie belangrijk is.
Kies Qwen 3.6 wanneer
Agentisch coderen, SWE-Bench-taken of 1M-context
Qwen 3.6 domineert autonome coderingsbenchmarks met 73,4% op SWE-Bench Verified (vs Gemma's 52%). Het 35B A3B MoE activeert slechts 3B parameters per token. Qwen 3.6 Plus biedt een contextvenster van 1M tokens.
Ideaal voor: AI-coderingsagenten, autonome code-bewerking, taken met zeer lange context en Chinestalige toepassingen.
Google DeepMind
Gemma 4 31B Dense
Nr. 3 op Arena AI. 89,2% AIME, 80% LiveCodeBench, 76,9% MMMU Pro. Dense architectuur met 256K context.
30,7B parameters, allemaal actief. Beste kwaliteit voor redenering, codering en multimodale taken.
Google DeepMind
Gemma 4 26B A4B MoE
Bijna 31B-kwaliteit tegen 4B inferentiekosten. 88,3% AIME, 77,1% LiveCodeBench. 256K context.
25,2B totaal, 3,8B actief per token. 128 experts, 8 actief + 1 gedeeld.
Alibaba
Qwen 3.6 35B A3B MoE
73,4% SWE-Bench Verified. 35B totaal, 3B actief per token. Sterk agentisch coderen en toolgebruik.
Domineert autonome coderingsbenchmarks. 51,5% Terminal-Bench 2.0 vs Gemma's 42,9%.
Alibaba
Qwen 3.6 Plus
1M token contextvenster. Sterke meertalige prestaties. Competitieve redeneringsbenchmarks.
Uitgebreide context voor zeer lange documenten en codebases. Sterke ondersteuning van het Chinees.
Directe vergelijking
Waar elk model wint
Een categorie-voor-categorie analyse van sterktes en zwaktes.
Wiskundig redeneren: Gemma wint
Gemma 4 31B: 89,2% AIME 2026. Qwen 3.6 35B: ~81,5%. Gemma's thinking-modus produceert duidelijkere redeneringskettingen voor wiskundige problemen.
Agentisch coderen: Qwen wint
Qwen 3.6: 73,4% SWE-Bench Verified. Gemma 4: 52%. Voor autonome code-bewerking en debugging heeft Qwen een aanzienlijke voorsprong.
Codegeneratie: Gelijkspel
Gemma 4: 80% LiveCodeBench. Qwen 3.6: ~75%. Voor codegeneratie (niet autonome bewerking) heeft Gemma een licht voordeel.
Multimodaal: Gemma wint
Gemma 4: 76,9% MMMU Pro. Qwen 3.6: ~70%. Gemma's vision-encoder met variabele resolutie geeft een voordeel bij visuele taken.
Contextvenster: Qwen wint
Qwen 3.6 Plus: 1M tokens. Gemma 4: 256K. Voor zeer lange documenten heeft Qwen een duidelijk voordeel.
Edge-deployment: Gemma wint
Gemma 4 heeft E2B (2,3B) en E4B (4,5B) edge-modellen met audio. Qwen 3.6 heeft geen vergelijkbare ultracompacte varianten.
Architectuurvergelijking
MoE-efficiëntie: Qwen 3B actief vs Gemma 4B actief
Beide families bieden MoE-modellen, maar met verschillende efficiëntie-afwegingen.
Gemma 4 26B A4B
- 25,2B totale parameters, 3,8B actief per token
- 128 experts, 8 actief + 1 gedeeld
- 256K contextvenster
- Natief multimodaal (tekst + afbeelding)
- 14x doorvoervoordeel op H100 (vs dense)
Qwen 3.6 35B A3B
- 35B totale parameters, 3B actief per token
- Minder actieve parameters = minder berekening per token
- Sterk agentisch coderen (73,4% SWE-Bench)
- Beter bij autonome code-bewerkingstaken
- Competitieve redenerings- en kennisbenchmarks
Benchmarks
Volledige benchmarkvergelijking
Directe benchmarkresultaten voor redenering, codering, multimodaal en agentische taken.
Beide modelfamilies blinken uit in verschillende gebieden. Gemma leidt in redenering en multimodaal, Qwen in agentisch coderen. De keuze hangt af van je belangrijkste toepassing.
Wiskunde: Gemma 4 31B (89,2% AIME) vs Qwen 3.6 35B (~81,5%) - Gemma wint met 8 punten
Agentisch coderen: Qwen 3.6 (73,4% SWE-Bench) vs Gemma 4 (52%) - Qwen wint met 21 punten
Multimodaal: Gemma 4 (76,9% MMMU Pro) vs Qwen 3.6 (~70%) - Gemma wint
Doorvoer: beide MoE-modellen bieden 14x+ doorvoer vs dense op H100
Directe vergelijking
Gemma 4 vs Qwen 3.6 op belangrijke benchmarks
Directe vergelijking op de belangrijkste evaluatiebenchmarks.
| Benchmark | Gemma 4 31B Dense 31B | Gemma 4 26B MoE 4B actief 26B | Qwen 3.6 35B MoE 3B actief 35B | Qwen 3.6 27B Dense 27B |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Kennis & redenering | 85.2% | 82.6% | 83.1% | 81.0% |
AIME 2026 Wiskunde | 89.2% | 88.3% | 81.5% | 78.0% |
LiveCodeBench v6 Codegeneratie | 80.0% | 77.1% | 75.2% | 72.0% |
SWE-Bench Verified Agentisch coderen | 52.0% | - | 73.4% | - |
Terminal-Bench 2.0 Terminaltaken | 42.9% | - | 51.5% | - |
MMMU Pro Multimodaal | 76.9% | 73.8% | 70.2% | 67.0% |
Context Window Max. tokens | 256K | 256K | 128K | 128K |
Active params Per token | 30.7B | 3.8B | 3B | 27B |
License Commercieel gebruik | Apache 2.0 | Apache 2.0 | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
Gegevens van officiële modelkaarten en onafhankelijke evaluaties. Scores kunnen variëren per evaluatiemethode.
Codering
Het coderingsduel: generatie vs autonome bewerking
Gemma 4 en Qwen 3.6 verdelen de coderingsbenchmarks. Gemma leidt in codegeneratie (LiveCodeBench), terwijl Qwen autonome code-bewerking (SWE-Bench) domineert. Het onderscheid is belangrijk voor jouw toepassing.
- Codegeneratie: Gemma 4 80% vs Qwen 3.6 75% (LiveCodeBench v6)
- Autonome bewerking: Qwen 3.6 73,4% vs Gemma 4 52% (SWE-Bench)
- Voor AI-coderingsagenten is Qwen 3.6 momenteel de betere keuze
Redenering
Wiskunde en wetenschap: Gemma 4 heeft een duidelijke voorsprong
Gemma 4's thinking-modus levert uitzonderlijke resultaten bij wiskundig redeneren. 89,2% op AIME 2026 vs Qwen's ~81,5% is een aanzienlijk verschil. Voor wiskundebijles en wetenschappelijk redeneren is Gemma 4 de sterkere keuze.
- AIME 2026: Gemma 4 89,2% vs Qwen 3.6 ~81,5%
- GPQA Diamond: Gemma 4 84,3% vs Qwen 3.6 ~80%
- Gemma's thinking-modus toont duidelijkere redeneringskettingen
Deployment
Edge tot cloud: Gemma 4 dekt meer terrein
Gemma 4 biedt vier modelgroottes van 2,3B tot 31B, inclusief edge-modellen met native audio. Qwen 3.6 richt zich op het serversegment. Als je on-device AI of browser-deployment nodig hebt, is Gemma 4 de enige optie.
- Gemma 4: E2B (2,3B), E4B (4,5B), 26B MoE, 31B Dense
- Qwen 3.6: 27B Dense, 35B MoE (servergericht)
- Alleen Gemma 4 heeft edge-modellen met native audio-ondersteuning
Probeer beide
Test de modellen zelf
De beste vergelijking is praktijkervaring.
Gemma 4 bronnen
Aan de slag met Gemma 4
Alles wat je nodig hebt om te beginnen met Gemma 4.
Qwen 3.6 bronnen
Meer over Qwen 3.6
Officiële Qwen 3.6 bronnen en documentatie.
Open modellandschap
De beste open modellen van 2026
Gemma 4 en Qwen 3.6 leiden het open modellandschap, maar het zijn niet de enige opties.
Probeer Gemma 4
Ervaar de sterktes van Gemma 4 zelf
Probeer Gemma 4 gratis en ontdek hoe het presteert op jouw specifieke taken. Wiskundig redeneren, multimodaal begrip en edge-deployment zijn de grootste troeven.