都是你能部署的：Qwen3.6和Gemma4，谁更适合作为你的下一代本地MoE模型？

阿里前几天开源的Qwen3.6-35B-A3B，让这次讨论不再只是一次普通的新旧模型对比。它一边要面对谷歌Gemma4-26B-A4B的外部竞争，一边又必须回答一个更麻烦的问题：相较于 Qwen3.5-35B-A3B，它到底是升级，还是修补？更现实的是，很多人现在真正跑着的，其实是Qwen3.5-27B，那么这条新的35B-A3B路线，到底值不值得迁过去。

本文将从这三个问题切入Qwen这次的开源，让你在读完后不再困惑于：本地跑Agent，现在的开源MoE架构小模型，到底该怎么选。

阿里vs谷歌：同样是MoE，谁的更厉害？

这两款模型从一开始，就不是奔着同一种体验去的。虽然同为混合专家（MoE）架构，但它们在参数调度与擅长领域上存在显著分歧。

架构与设计目标：不同的性能释放点

这两款模型从一开始就不是奔着同一种体验去的。

• Qwen3.6-35B-A3B：采用了稀疏MoE架构结合Gated ΔNet设计，拥有总计35B的参数量，但每次推理仅激活3B参数。它包含了40层网络与256个专家（采用8+1的激活策略），原生支持高达262,144的上下文长度。官方为其加入了“思考-preservation”选项，明确指向了复杂逻辑推理和历史推理上下文的保留。

• Gemma4-26B-A4B：同样是MoE架构，官方将其定义为26B级、A4B激活规模的模型。这里最容易被误解的一点是：A4B说的是推理时每个token只激活约4B参数，并不代表它只需要4B级别的内存。为了维持专家路由和推理效率，整套约26B参数依然要常驻内存，所以它的基础部署成本仍然更像一款26B模型。Gemma4真正有特色的地方，在于其混合注意力设计：局部滑动窗口与全局层交替，让长上下文下的KV cache增长压力比纯全局注意力模型更容易控制，但这属于运行时缓存优化，不是整模型内存占用被压到4B级。

结论前瞻：Qwen侧重于利用极致切分的专家网络（256个）来提升特定任务（如代码和代理）的上限；而Gemma4的混合注意力则侧重于通用上下文推理的均衡与稳健。

真实能力较量：Agentic Coding vs综合知识

在网友与官方的测试中，两者的能力分化非常明显：

• 编码与智能体表现：这是Qwen3.6的绝对主场。在SWE-Bench Verified测试中，Qwen3.6-35B-A3B的准确率高达73.4%，而Gemma4-26B仅为52.0%。在Terminal-Bench 2.0（终端编程）和Claw-Eval（综合语言理解与工具调用）等测试中，Qwen3.6分别以51.5和68.7的得分远超Gemma4的34.2和58.8。有两者都部署体验的开发者评价指出，“在编码任务上（两者）根本不是一回事”。

• 中文理解与通用知识：在中文C-Eval榜单上，Qwen3.6以90.0分显著优于Gemma4-26B的82.5分。然而，在通用知识与数学基准上，Gemma系列表现强劲，Gemma4-26B-A4B的AIME测试达到88.3%。
• 多模态能力：Qwen3.6内置了视觉编码器，官方数据显示其在RefCOCO上得分92.0，ODInW13得分为50.8。Gemma4-26B虽然也支持图像输入，但目前相关的公开测试较少。

部署门槛：谁更容易跑？

参数量直接决定了硬件的入场券。虽然两者的“激活参数”都在3B-4B级别，但“总参数”必须全量加载到显存/内存中。

• 显存占用对比：在16位BF16精度下，Qwen3.6大约需要69.4GB显存，而Gemma4-26B仅需50.5GB。如果采用8位量化，Qwen3.6约为36.9GB，Gemma4-26B约为26.9GB。当然目前下载最多的是4位量化的版本。
• 极限压榨：对于内存/显存预算紧张的本地玩家，量化是必经之路。LM Studio环境下，Gemma4-26B-A4B的最小系统内存需求为17GB，而Qwen3.6-35B-A3B (Q4量化版) 需要21GB。我实测Qwen3.6在128K长上下文下仅占用约24GB。另外有个网友在Unsloth Studio中展示了2-bit量化的Qwen3.6，仅需13GB显存即可完成全仓库漏洞检测。

另外有个网友在Unsloth Studio中展示了2-bit量化的Qwen3.6，仅需13GB显存即可完成全仓库漏洞检测。

• 推理速度：在RTX4090上进行4-bit量化测试，Qwen3.6能够达到约100+ token/s的吞吐量，而Gemma4-26B表现出更快的速度。毕竟都是MoE，速度这方面不会太差。

从3.5到3.6到底变了什么？

如果你已经是Qwen3.5-35B-A3B的用户，你最关心的问题一定是：这算是一次彻底的换代，还是常规的补丁？

从数据来看，Qwen3.6并不是推翻前代重做。它的底层大框架保持了高度一致：

• 未改变的核心底座：它依然保持了35B总参数、3B激活参数的规格。
• 一致的网络深度与广度：依然是40层网络架构，依然保持着262,144的原生上下文长度。
• 平滑的生态继承：与3.5时代一样，Qwen3.6完美兼容Hugging Face Transformers、vLLM、SGLang以及llama.cpp等主流推理框架，并没有增加额外的工程适配摩擦。

既然底座没变，3.6究竟升级了什么？ 答案是真实开发场景的重塑。Qwen团队将资源倾斜到了对业务影响最直接的能力带上：

1.Thinking Preservation（思维保留）：这是Qwen3.6最关键的新增特性。模型引入了“思考-preservation”选项，允许在多轮对话中保留历史推理的上下文。这使得模型在进行长周期、多步骤的任务拆解时，不再容易“失忆”或逻辑断裂。我这里使用的是LM Studio，在最右侧的Inference就能找到开关选项。

2.Agentic Coding（代理式编码）能力的跃升：与前代相比，3.6在智能体编程基准上表现得更为强势突出。它不再满足于单纯的代码续写，而是针对前端工作流、多工具调用（如OpenClaw智能体测试中执行30余次工具调用和Python运行）进行了深度优化。

小结：对于3.5-35A3B的老用户而言，3.6的升级并不是算力指标的飙升，而是能力重心的再校准。从“通用对答模型”转变成了一个更具实操性的“Agent model”。

我在用Qwen3.5-27B，值得换到3.6-35B吗？

目前大多数中型团队和本地极客手中实际运转的，其实是作为密集（Dense）模型的Qwen3.5-27B。因此这篇文章不会漏掉Qwen3.5-27B (Dense) 与 Qwen3.6-35B-A3B (MoE) 之间的比对。

稠密 (Dense) vs稀疏 (MoE) 的取舍

• 参数与资源占用：Qwen3.5-27B是一个64层、隐藏维度5120的传统密集模型，推理时27B参数需要全量参与计算。而Qwen3.6-35B-A3B虽然总参数达到35B，但由于是MoE架构，单次计算仅激活3B参数。
• 计算收益：MoE架构在计算上比参数量大得多的密集模型更节省资源，能在多卡服务器或批处理上实现远超密集模型的吞吐量。在资源受限的环境下（例如追求高TPS），激活参数仅3B的Qwen3.6会比全量计算的27B模型在生成速度上具有先天优势。

能力视角的迁移价值

我们来看核心性能基准的对比：

• 在SWE-bench这一项上，Qwen3.6-35B-A3B并没有超过Qwen3.5-27B
• 但在更偏Agent式编码和工作流执行的指标上，它整体更强。

如果你结合前文提到的Thinking Preservation以及其在Terminal-Bench上的统治力，你会发现：Qwen3.5-27B的优势在于工程部署极度稳定，不需要考虑MoE专家路由的复杂性；而Qwen3.6-35B-A3B的吸引力在于，它能以更低的计算能耗（激活3B）完成更加复杂的智能体决策流。

小结：如果你的27B模型目前只用于常规的文本总结、基础问答，且硬件资源充沛，你没有迫切的理由进行迁移。但如果你的业务正向着自动化运维、代码审查、工具调用（Agent）方向演进，Qwen3.6用3B的激活算力换取73.4%的复杂代码验收率，这笔“以小博大”的技术账绝对稳赚不赔。

谁“不”应该为了Qwen3.6放弃目前的方案？

技术选型最忌盲目追新。在以下这几种场景中，你不应该为了Qwen3.6-35B-A3B放弃Qwen3.5-27B或是你原有的体系：

1.极度严苛的显存限制者：虽然Qwen3.6量化后表现出色，但其35B的庞大参数基数依然是客观存在的。对于硬件只能勉强支撑16GB-20GB VRAM的用户，强行跑Qwen3.6可能会因为高上下文占用而频繁OOM。此时，最小系统内存仅需17GB且速度极快的Gemma4-26B-A4B是更为稳妥的生存选择。

2.深度绑定Google英文工具生态的开发者：Gemma4系列拥有非常丰富的参数配置选项（包含适用移动端的E2B/E4B），并提供了完善的ONNX模型支持。如果你的工作流极度依赖这些现成的框架，或者你的核心业务逻辑是通用知识推理而非写代码，Gemma4的稳健性更胜一筹。

3.不折腾部署：如果你的Qwen3.5-27B服务已经打通了所有API鉴权、微调流水线和前端链路，并且目前业务没有对多模态和复杂Agent提出强制需求，那么暂时按兵不动、规避切换MoE带来的底层环境变量调整，也是完全合理的商业决策。

结论

写到这里，最终判断其实很简单：Qwen3.6-35B-A3B值得选择，但只值得被那些已经走到“本地智能体执行阶段”的用户选择。 对这批人而言，它相较于Gemma4-26B-A4B的优势是真实的，相较于Qwen3.5-35B-A3B的升级也是成立的，相较于Qwen3.5-27B的迁移成本也并非不值得；但对还停留在基础对话、轻量部署和低风险复用阶段的用户来说，继续留在原方案里，反而可能是更聪明的决定。

文章来自于"AI修猫Prompt"，作者 "AI修猫Prompt"。