Qwen3.5与Gemma4性能对比_新浪新闻

Transformer-周 26-04-11 01:19

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发布于日本

tombkeeper：

Qwen3.5-9B 无论是跑分还是体感都很惊人，关键是这玩意一块 3060 就能跑到 35 t/s。前几年谁敢想比 GPT-4 还强一些的模型能运行在个人电脑上。下面是我让 Qwen3.5-9B 解读第 0 号塔罗牌的输出结果：

2026-03-09 19:37:57

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爱可可-爱生活：

【当满屏都是新模型，你该选哪个？Qwen3.5 27B vs 35B-A3B 硬核实测】快速阅读： Qwen3.5同时发布了27B稠密模型和35B-A3B的MoE模型，引发社区关于“哪个更好”的激烈讨论。简单结论是：27B更聪明但更慢，35B-A3B快5倍但“智商”约等于10B稠密模型。16GB显存用户两边都够呛。 --- 这两天模型发布的

2026-02-27 09:32:16

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斌叔OKmath：

Qwen3.5 27B vs Gemma 4 31B IT 以下是我认为 Gemma 4 31B 获胜的原因：两个模型的基准分数非常接近。泛化能力则不然。我重用了 NVIDIA 的 CoDeC 指标来探测“基准亲和性”。官方上，CoDeC > 80 表明存在污染。我从未见过这种情况。但即使低于该值，它仍能揭示模型对基准的亲和程度。更高的

2026-04-08 14:09:40

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karminski-牙医：

中杯大杯超大杯! 千问刚刚发布了4个新模型! 千问年后这是立刻开工, 刚刚一口气发布了4个模型! 包括 MoE 模型 Qwen3.5-122B-A10B, Qwen3.5-35B-A3B, Dense 模型 Qwen3.5-27B, 以及基模 Qwen3.5-35B-A3B-Base. 加上之前发布的旗舰 Qwen3.5-397B-A17B, Qwen3.5 系列已经集齐了从 3B 激活到 17B 激活的完

2026-02-25 07:12:30

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通义实验室：

Qwen3.5 开源家族扩容！继旗舰模型 Qwen3.5-397B-A17B 首次开源后，我们进一步丰富了开源矩阵： ✨ Qwen3.5-122B-A10B：与 27B（Dense）持续拉近中小模型与顶尖闭源模型的差距，在复杂 Agent 任务（如多步推理、工具调用、跨应用操作）中表现尤为亮眼。 ✨ Qwen3.5-35B-A3B：已全面超越 Qwen3-235B-A

2026-02-25 09:18:57

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斌叔OKmath：

哪些本地模型可以实际处理工具调用？我搭建了一个框架来找出答案。 15 个场景。12 种工具。模拟响应。初始温度 0。不进行选择性引用。我测试了从 0.8B 到 397B 的所有 Qwen3.5 尺寸，并且由于你们中的一些人在蒸馏测试后询问：是的，我也包括了 Jackrong 的 Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasonin

2026-03-26 08:16:39

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数码新探：

单张4090实测Claude蒸馏版Qwen3.5：27B精调模型在llama.cpp框架下于24GB显存中流畅运行！结论速览—— http://t.cn/AXfY19gk

2026-03-23 16:13:09

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tombkeeper：

前面讲的用 6G 显存的 GTX 1660 Ti 跑 Qwen3.5-35B-A3B-Q4_K_M.gguf 速度能达到 21 t/s ~ 25 t/s 的这个实验（http://t.cn/AXVDKLHR），有人问是不是用这个机器跑别的模型也可以。首先，并不能因为 35B 的 Qwen3.5-35B-A3B 在这个机器上能跑，所以认为 27B 的 Qwen3.5-27B 肯定也可以。实际上即使 Qw

2026-03-15 17:52:08

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斌叔OKmath：

我昨天就说过了哈，gemma 4相对于qwen3.5 27b，没有飞跃，甚至还不如（最多是同等）小模型已经到天花板了。

2026-04-04 08:43:51

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斌叔OKmath：

首次体验 qwen 3.5 27B dense 在单张 RTX 3090 显卡上的表现。 35 tok/s。从 4K 到 300K+ 上下文，速度没有下降。Hermes 4.3 初始速度为 35 tok/s，随着上下文填充，速度降至 15 tok/s。Qwen 密集型保持稳定。MoE 保持 112 tok/s 稳定。速度提升了 3 倍，但每个代币只有 30 亿活跃用户（总用户数为 35

2026-03-06 08:14:10

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tombkeeper：

Google 的闭源模型是葛米妮，开源模型则是葛米妮她妈，葛妈。有人对比了刚刚发布的 Gemma 4 和 Qwen 3.5 的各项能力测试。要对比能力的话，只能拿 Gemma-4-31B 和 Qwen3.5-27B 来比，这么看 Gemma-4-31B 和 Qwen3.5-27B 好像各有千秋。但 Gemma-4-31B 比 Qwen3.5-27B 参数要多 4B。 Gemma 4 这批里

2026-04-03 11:25:43

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新智元：

谷歌这次，把家底都掏了。#How I AI# 凌晨，#谷歌DeepMind正式发布Gemma4#，一口气放出四款开源模型。从能塞进手机的2B，到可以单卡跑满的31B，四个尺寸全覆盖，全部基于Gemini 3同源打造。时隔一年，Gemma 4终于来了，实力迎来史诗级跃迁。最炸的一个数字，31B Dense在Arena AI文本榜单上拿下

2026-04-03 10:13:00

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斌叔OKmath：

Qwen3.5 27B vs Gemma 4 31B IT 以下是我认为 Gemma 4 31B 获胜的原因：两个模型的基准分数非常接近。泛化能力则不然。我重用了 NVIDIA 的 CoDeC 指标来探测“基准亲和性”。官方上，CoDeC > 80 表明存在污染。我从未见过这种情况。但即使低于该值，它仍能揭示模型对基准的亲和程度。更高的

2026-04-08 14:09:40

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爱可可-爱生活：

【Google开源Gemma 4：能跑在手机上的多模态推理模型】快速阅读：Google DeepMind发布Gemma 4系列开源模型，采用Apache 2.0许可证，提供E2B、E4B、26B A4B（MoE）和31B四种规格，支持文本、图像、视频和音频的多模态输入，内置推理模式，上下文窗口最大256K。基准测试显示E4B能在多项指标上超越Gemma

2026-04-03 08:02:34

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薛梓淇Zikii：

谷歌又放大招了 Gemma4发布后，谷歌一口气放出了四个版本：手机端 E2B/E4B 轻量版、26B MoE 极速版、31B 旗舰版。尤其是31B 旗舰版，Arena AI 开源榜全球第三的位置相当惊人，小参数直接越级干翻体量20倍的对手，以前要机房集群才能跑的高端能力，现在消费级显卡就能本地跑通。不过，个人觉得31B版

2026-04-03 10:29:30

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AIGCLINK：

谷歌放出了最新开源模型：Gemma 4，型号从手机到工作站全覆盖 E2B/E4B/26B MoE/31B Dense，原生支持140+语言原生Agent工作流，函数调用、结构化JSON输出、系统指令小型号128K上下文，大型号256K上下文支持视频/图像输入，小型号还支持音频输入 26B/31B，单张H100 80GB可跑全精度；量化后消费级

2026-04-03 07:44:53

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挨踢牛魔王：

有人担心有些模型不开源了。不用担心，因为开源模型市场也竞争激烈，一旦你前面不开源，别人开源一个很强的模型，你前面的努力就白费了。这不，谷歌开源了gemma4，提升很大。分4个型号：31B Dense，26B A4B MoE，E4B，E2B。其中，E2B和E4B中的“E”代表“有效”参数，适用于边缘设备部署。特点

2026-04-03 11:17:07

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Nice科技AI：

#谷歌发布Gemma4开源大模型# 谷歌正式推出Gemma 4大模型，包括四种规格的Gemma 4通用模型：高效20亿参数版（E2B）、高效40亿参数版（E4B）、260亿混合专家模型（MoE）与310亿稠密模型（31B）。在Arena AI文本排行榜上，Gemma 4的31B Dense模型以307亿参数规模登上开源模型全球第三，2

2026-04-03 15:08:03

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Transformer-周：

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2026-04-11 01:19:05

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数码小何：

谷歌 DeepMind 正式推出新开源模型系列 Gemma 4，该系列共四款规格，采用 Apache 2.0 开源协议，为开发者与各类设备提供了更先进的选择。四款规格涵盖 2B、4B、26B 混合专家及 31B 稠密模型，Gemma 4 可处理复杂逻辑与智能体工作流，在 Arena AI 开源榜单中 31B、26B 型号分别位列第三、第六，同等参

2026-04-07 20:27:39

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