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, 83.3 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
12 dari 53
83.3
Rilis Qwen open yang seharusnya dijalankan kebanyakan orang, dalam ukuran yang cocok dengan perangkat keras nyata.
Llama 4 Maverick
23 dari 53
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 | 77 | 73 | +4 |
| Kecepatan | 86 | 84 | +2 |
| Kontrol | 93 | 92 | +1 |
| Nilai | 92 | 90 | +2 |
| Skor indeks | 83.3 | 80.4 | +2.9 |
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 adalah generasi open weights saat ini, dikirim dalam model dense ukuran menengah dan model sparse yang hanya mengaktifkan beberapa miliar parameter per token. Keduanya melampaui ukurannya, keduanya berlisensi Apache, dan keduanya didukung oleh setiap tumpukan serving yang layak digunakan. Untuk asisten self-hosted, base fine-tuning, atau deployment on-premise, ini adalah titik awal paling masuk akal di indeks.
Di mana ia unggul
- Lisensi Apache tanpa syarat pengguna atau pendapatan
- Varian sparse berjalan cepat pada perangkat keras sederhana
- Keluarga open paling didukung selain Llama
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