ประชันตัวต่อตัว
Qwen 3.6 ปะทะ Llama 4 Maverick
Qwen 3.6 กับ Llama 4 Maverick ตัวไหนดีกว่ากัน?
Qwen 3.6 จบเหนือ Llama 4 Maverick ในดัชนี ด้วยคะแนน 82.2 ต่อ 80.4 และนำครบทั้งสี่คะแนน: ความประณีต ความเร็ว การควบคุม และคุณค่า ทั้งคู่ถูกให้คะแนนด้วยเกณฑ์เดียวกันในสัปดาห์เดียวกัน และไม่มีอันดับใดได้รับการสนับสนุน
อัปเดต
Qwen 3.6
34 จาก 73
82.2
Qwen แบบ open ของฤดูร้อน ซึ่งตอนนี้ถูกสืบทอดโดยรุ่น 3.8 แล้ว
Llama 4 Maverick
41 จาก 73
80.4
ค่าเริ่มต้น open-weights: ดีพอ เสิร์ฟได้ถูก รองรับทุกที่
สี่คะแนน วางเทียบกัน
| คะแนน | Qwen 3.6 | Llama 4 Maverick | ส่วนต่าง |
|---|---|---|---|
| ความประณีต | 75 | 73 | +2 |
| ความเร็ว | 86 | 84 | +2 |
| การควบคุม | 93 | 92 | +1 |
| คุณค่า | 92 | 90 | +2 |
| คะแนนดัชนี | 82.2 | 80.4 | +1.8 |
ควรเลือกตัวไหน
Qwen 3.6 เป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยกว่าในทุกแกนที่เราให้คะแนน Llama 4 Maverick สมควรมีที่ในดัชนี แต่ไม่มีอะไรในสี่ตัวเลขนี้ที่สนับสนุนให้เลือกมันแทน Qwen 3.6
Qwen 3.6
Qwen 3.6 ออกมาในรูปแบบ dense model ขนาดกลางและ sparse model ที่เปิดใช้งานเพียงไม่กี่พันล้านพารามิเตอร์ต่อ token ทั้งสองอยู่ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache และได้รับการรองรับจากทุก serving stack ที่น่าใช้ หลังจากนั้นรุ่น 3.8 ได้เข้ามาแทนที่: dense model 27B ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache รุ่น Flash แบบ sparse ที่เร็ว และน้ำหนักเต็มของ 3.8-Max มันยังคงเป็น base ที่เข้าใจกันดีและมีสัญญาอนุญาตแบบ permissive ซึ่งเป็นเหตุผลเพียงพอสำหรับทีมที่ fine-tune บนมันอยู่แล้ว
จุดเด่น
- สัญญาอนุญาต Apache โดยไม่มีเงื่อนไขด้านผู้ใช้หรือรายได้
- รุ่น sparse รันได้เร็วบนฮาร์ดแวร์ทั่วไป
- ระบบนิเวศ fine-tune และ adapter ขนาดมหึมา
Llama 4 Maverick
Maverick คือ mixture-of-experts ตรงกลางของ Llama 4 และโมเดลที่ทีมโฮสต์เองส่วนใหญ่เลือก มันรองรับหลายรูปแบบ เปิดใช้งานเพียงส่วนเล็ก ๆ ของพารามิเตอร์ต่อ token ดังนั้นเสิร์ฟได้ในราคาที่เหมาะสม และทุก inference server รูปแบบ quantisation และ toolkit fine-tuning รองรับมันตั้งแต่วันแรก ระบบนิเวศนั้น ไม่ใช่ benchmark คือเหตุผลที่ควรเลือก
จุดเด่น
- รองรับโดยทุก serving stack และ quantisation tool ที่สำคัญ
- การออกแบบ mixture-of-experts ทำให้ต้นทุนการเสิร์ฟลดลง
- community fine-tuning ที่ใหญ่ที่สุดของ open family ใด ๆ