Adu langsung
Qwen 3.6 vs Llama 4 Maverick
Mana yang lebih baik, Qwen 3.6 atau Llama 4 Maverick?
Qwen 3.6 finis di atas Llama 4 Maverick di indeks, 82.2 berbanding 80.4, dan unggul pada keempat skor: kualitas, kecepatan, kontrol, dan nilai. Keduanya dinilai dengan rubrik yang sama, pada minggu yang sama, dan tidak ada penempatan yang disponsori.
Diperbarui
Qwen 3.6
34 dari 73
82.2
Qwen open dari musim panas, kini digantikan oleh rilis 3.8.
Llama 4 Maverick
41 dari 73
80.4
Default open weights: cukup baik, murah untuk dilayani, didukung di mana saja.
Empat skor, berdampingan
| Skor | Qwen 3.6 | Llama 4 Maverick | Selisih |
|---|---|---|---|
| Kualitas | 75 | 73 | +2 |
| Kecepatan | 86 | 84 | +2 |
| Kontrol | 93 | 92 | +1 |
| Nilai | 92 | 90 | +2 |
| Skor indeks | 82.2 | 80.4 | +1.8 |
Mana yang sebaiknya dipilih
Qwen 3.6 adalah pilihan yang lebih aman pada setiap sumbu yang kami nilai. Llama 4 Maverick pantas berada di indeks, tetapi tidak ada satu pun dari keempat angka ini yang membelanya di atas Qwen 3.6.
Qwen 3.6
Qwen 3.6 dirilis sebagai model dense berukuran menengah dan model sparse yang hanya mengaktifkan beberapa miliar parameter per token, keduanya berlisensi Apache dan didukung oleh setiap tumpukan serving yang layak digunakan. Generasi 3.8 sejak itu telah menggantikannya: model dense 27B berlisensi Apache, Flash sparse yang cepat, dan bobot penuh 3.8-Max. Ia tetap menjadi basis yang dipahami dengan baik dan berlisensi permisif, yang sudah menjadi alasan cukup bagi tim yang sudah melakukan fine-tuning di atasnya.
Di mana ia unggul
- Lisensi Apache tanpa syarat pengguna atau pendapatan
- Varian sparse berjalan cepat di perangkat keras sederhana
- Ekosistem fine-tune dan adaptor yang sangat besar
Llama 4 Maverick
Maverick adalah bagian tengah mixture-of-experts dari Llama 4 dan model yang paling banyak dipilih tim self-hosting. Ia multimodal, mengaktifkan sebagian kecil parameternya per token sehingga dapat dilayani dengan biaya terjangkau, dan setiap server inferensi, format kuantisasi, dan toolkit fine-tuning mendukungnya dari hari pertama. Ekosistem itu — bukan benchmark — adalah alasan untuk memilihnya.
Di mana ia unggul
- Didukung setiap tumpukan serving dan alat kuantisasi yang penting
- Desain mixture-of-experts menekan biaya serving
- Komunitas fine-tuning terbesar dari keluarga open mana pun