Cara a cara
Qwen 3.6 vs Llama 4 Maverick
¿Cuál es mejor, Qwen 3.6 o Llama 4 Maverick?
Qwen 3.6 termina por delante de Llama 4 Maverick en el índice, 83.3 contra 80.4, y va en cabeza en las cuatro puntuaciones: calidad, velocidad, control y valor. Ambos se evalúan con el mismo criterio, en la misma semana, y ninguna de las dos posiciones está patrocinada.
Actualizado el
Qwen 3.6
12 de 53
83.3
El lanzamiento de Qwen abierto que la mayoría debería ejecutar realmente, en tamaños que caben en hardware real.
Llama 4 Maverick
23 de 53
80.4
El estándar de pesos abiertos: suficientemente bueno, barato de servir, compatible en todas partes.
Las cuatro puntuaciones, una al lado de la otra
| Puntuación | Qwen 3.6 | Llama 4 Maverick | Diferencia |
|---|---|---|---|
| Calidad | 77 | 73 | +4 |
| Velocidad | 86 | 84 | +2 |
| Control | 93 | 92 | +1 |
| Valor | 92 | 90 | +2 |
| Puntuación del índice | 83.3 | 80.4 | +2.9 |
Cuál elegir
Qwen 3.6 es la opción más segura en todos los ejes que puntuamos. Llama 4 Maverick se gana su sitio en el índice, pero nada en estos cuatro números lo defiende por encima de Qwen 3.6.
Qwen 3.6
Qwen 3.6 es la generación actual de pesos abiertos, publicada en un modelo denso de tamaño medio y uno disperso que activa solo unos pocos miles de millones de parámetros por token. Ambos superan su tamaño, ambos tienen licencia Apache y ambos están soportados por todas las pilas de servicio que merecen usarse. Para un asistente autoalojado, una base de ajuste fino o un despliegue en las propias instalaciones, este es el punto de partida más sensato del índice.
Dónde destaca
- Licencia Apache sin condiciones de usuarios ni de ingresos
- La variante dispersa funciona rápido en hardware modesto
- La familia abierta con mejor soporte después de Llama
Llama 4 Maverick
Maverick es la mezcla de expertos del centro de Llama 4 y el modelo en el que aterrizan la mayoría de los equipos que se autoalojan. Es multimodal, activa una pequeña fracción de sus parámetros por token para que el servicio sea asequible, y todos los servidores de inferencia, formatos de cuantización y kits de ajuste fino lo soportan desde el primer día. Ese ecosistema, más que los benchmarks, es la razón para elegirlo.
Dónde destaca
- Compatible con todas las pilas de servicio y herramientas de cuantización que importan
- El diseño de mezcla de expertos mantiene bajos los costes de servicio
- La mayor comunidad de ajuste fino de cualquier familia abierta