原文链接： 开源模型选型指南：Qwen3.6和Gemma4分别适合什么场景？
作者： 萨丁顿熊 | 科技与历史
来源： 微信公众号「萨丁顿熊」
近期开源大模型动态：阿里发布 Qwen3.6-35B-A3B，谷歌推出 Gemma4 系列，两者均公布官方评测数据。本文基于两套官方评测，从核心维度对比两者能力差异，明确选型适配场景。
01 先搞清楚：两套评测数据为什么不能直接混比
Gemma 官方代码评测：LiveCodeBench、Codeforces ELO，核心考察独立算法题、单函数编写能力，测试场景为闭卷单题解答，无复杂工程场景要求。
Qwen 官方代码评测：SWE-bench Pro/Verified/Multilingual、Terminal-Bench、NL2Repo，核心考察真实工程场景能力，包括大型代码仓库理解、Bug 修复、终端操作、多语言代码编写、长周期项目开发。
核心区别： Gemma 代码评测侧重单步解题能力，Qwen 侧重多步工程规划与落地能力，两者考察方向不同，不可直接横向对比分数。
数学评测差异：AIME 2026（Gemma 评测）侧重代数、数论，单题计算链条长；HMMT Feb 26（Qwen 评测）侧重几何、组合，考察思维跳跃能力，两套题库无关联性，排名波动属正常现象。
可交叉验证指标：GPQA Diamond（研究生级理科问答），两套评测数据一致：
| 模型 | GPQA Diamond |
|---|---|
| Gemma4 31B | 84.3% |
| Gemma4 26B A4B | 82.3% |
| Qwen3.6-35B-A3B | 79.0% |
| Qwen3.5-27B | 76.0% |
说明评测环境、标准统一，数据可信。
02 通用知识与推理：两者其实在同一梯队
通用推理能力核心指标：GPQA Diamond，均为官方发布，可直接对比。
- Gemma4 31B：84.3%
- Gemma4 26B A4B：82.3%
- Qwen3.6-35B-A3B：79.0%
- Qwen3.5-27B：76.0%
结论： 在通用推理方面，四个模型差距在 8 个百分点以内，属于同一梯队。Gemma4 系列略有优势，但 Qwen3.6 差距不大，实际使用无明显感知差异。
03 代码能力：方向完全不同
Gemma 代码评测：LiveCodeBench、Codeforces ELO
Gemma 系列在 LiveCodeBench（LeetCode 风格算法题）表现突出：
- Gemma4 31B：LiveCodeBench 56.2%
- Gemma4 26B A4B：LiveCodeBench 54.8%
特点： 侧重单步解题能力，闭卷单题解答，无复杂工程场景要求。
Qwen 代码评测：SWE-bench、Terminal-Bench、NL2Repo
Qwen 系列在工程级代码能力上大幅领先：
| 评测项 | Qwen3.6-35B-A3B | Qwen3.5-27B |
|---|---|---|
| SWE-bench Pro | 72.0% | 65.0% |
| SWE-bench Verified | 82.5% | 78.3% |
| SWE-bench Multilingual | 68.4% | 61.2% |
| Terminal-Bench 2.0 | 51.5 | 40.5 |
| NL2Repo | 76.8% | 68.5% |
工程级代码的核心要求：
- 理解大型代码库的结构和依赖关系
- 多步骤规划：先读文件、再定位、再修改、再验证
- 处理上下文很长的代码片段
- 遵循项目原有的编码风格和规范
结论： 工程级开发、真实项目落地场景，Qwen3.6 大幅领先；纯算法题场景，Gemma4 31B 表现优异，两者适配场景无重叠。
04 数学能力：各有千秋
Gemma 数学：AIME 2026、MATH-Vision
Gemma 在代数、数论方向有传统优势：
- Gemma4 31B：AIME 2026 42.3%
- Gemma4 26B A4B：AIME 2026 38.7%
Qwen 数学：HMMT Feb 26
Qwen 在几何、组合方向更强：
- Qwen3.6-35B-A3B：HMMT Feb 26 52.0%
- Qwen3.5-27B：HMMT Feb 26 47.5%
特点： Gemma 侧重代数、数论，单题计算链条长；Qwen 侧重几何、组合，考察思维跳跃能力。两套题库无关联性，排名波动属正常现象。
05 智能体工程：Qwen 断层领先
智能体（Agent）能力为 Qwen 系列核心优势，Gemma 系列无明显优化。
| 智能体评测 | Qwen3.6 | Gemma4 31B | 领先幅度 |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.0（终端操作） | 51.5 | 42.9 | +20% |
| QwenWebBench ELO（网页自动化） | 1397 | 1197 | +200分 |
| MCPMark（工具调用） | 37.0 | 18.1 | 翻倍还多 |
| QwenClawBench（真实Agent任务） | 52.6 | 41.7 | +26% |
补充数据（上代对比）：
- Qwen3.5-35B-A3B：Terminal-Bench 2.0 40.5、QwenWebBench ELO 978、MCPMark 27.0、QwenClawBench 47.7
- Gemma4 26B A4B：Terminal-Bench 2.0 34.2、QwenWebBench ELO 1178、MCPMark 14.2、QwenClawBench 38.7
设计思路差异：
- Gemma 系列定位"基础模型"，聚焦通用推理、数学、代码基础能力
- Qwen 系列定位"落地应用型模型"，针对 Agent、工具调用、真实开发场景专项优化
重要提醒： AI Agent、自动化运维、网页爬虫、工作流编排等场景，优先选择 Qwen3.6，Gemma 系列该维度表现薄弱，不可因其他指标高分误选。
06 多模态与长上下文：Gemma 有独特优势
多模态：基础能力接近，实景理解 Qwen 强
多模态核心数据：
| 评测项 | Qwen3.6 | Qwen3.5-27B | Gemma4 31B | Gemma4 26B A4B |
|---|---|---|---|---|
| MMMU（标准版） | 81.7% | 82.3% | 80.4% | 78.4% |
| MMMU Pro（进阶版） | — | — | 76.9% | 73.8% |
| RealWorldQA（实景图像问答） | 85.3% | 83.7% | 72.3% | 72.2% |
| MATH-Vision（图文数学） | — | — | 85.6% | 82.4% |
| MedXPertQA MM（医学多模态） | 未参与 | 未参与 | 61.3% | 58.1% |
结论： 基础多模态能力两者接近；实景图像问答 Qwen3.6 领先 13 个百分点；图文数学、医学多模态 Gemma4 31B 表现突出。
长上下文：Gemma 的传统优势
长上下文核心数据（MRCR v2 8 needle 128K，128K 上下文大海捞针测试）：
- Gemma4 31B：66.4%
- Gemma4 26B A4B：44.1%
- Gemma3 27B(no think)：13.5%
- Qwen 系列：未公布该维度官方数据
长上下文能力对什么场景重要？
- 超长文档总结和问答
- 整本书、整个代码库的理解
- 长会议纪要、法律合同检索
结论： Gemma4 31B 长上下文召回率处于开源第一梯队，适合超长文档总结、问答、代码库理解、法律合同检索等场景。
文档识别：Gemma 精度很高
文档识别核心数据（OmniDocBench 1.5，平均编辑距离，数值越小越好）：
- Gemma4 31B：0.131
- Gemma4 26B A4B：0.149
- Gemma3 27B(no think)：0.365
- Qwen 系列：未公布该维度官方数据
结论： Gemma4 系列文档识别、排版还原精度高，适合 OCR、文档解析、票据识别等场景。
07 最后：不同场景到底该怎么选
结合上述所有官方数据，按核心场景明确选型建议：
选 Qwen3.6-35B-A3B，如果你：
- ✅ AI Agent、工具调用、自动化工作流开发（Terminal、网页自动化、MCPMark 相关场景）
- ✅ 工程级代码开发、Bug 修复、大型代码仓库生成（SWE-bench、NL2Repo 相关场景）
- ✅ 真实场景多模态理解（实景图片、日常照片，RealWorldQA 相关场景）
- ✅ 追求高性价比部署（MoE 架构，激活参数量小，推理成本低、吞吐高）
Qwen 方向： 优先选 Qwen3.6-35B-A3B（MoE 架构），激活参数量小，实际推理显存低于同级别稠密模型；无更高要求可选用 Qwen3.5-27B（稠密架构），能力接近且部署简单。
选 Gemma4 31B，如果你：
- ✅ 算法题刷题、单函数编写、独立算法题解答（Codeforces、LiveCodeBench 相关场景）
- ✅ 超长上下文处理（128K 级别文档检索、总结，MRCR v2 相关场景）
- ✅ 文档 OCR、表格识别、复杂版式还原（OmniDocBench 相关场景）
- ✅ 图文数学、医学多模态问答（MATH-Vision、MedXPertQA MM 相关场景）
Gemma 方向： 优先选 Gemma4 26B A4B（4-bit 量化版），保留约 90% 核心能力，显存压力小，适合低显存部署；高算力场景可选用 Gemma4 31B（稠密旗舰）。
总结
Gemma 偏向"基础模型"：把通用推理、数学、代码基础打扎实
Qwen 偏向"落地应用型"：针对工具调用、Agent、真实开发场景做了大量专项优化
AI Agent、自动化运维、网页爬虫、工作流编排等场景，优先选择 Qwen3.6，Gemma 系列该维度表现薄弱，不可因其他指标高分误选。
参考资料：
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