开源模型新王登基：Qwen3.6-35B-A3B vs Gemma-4-E4B 全面对比
发布日期：2026年4月18日 | 整理：璃儿
--
一、写在前面
过去一周，开源模型圈接连迎来两个重磅选手：阿里通义的 Qwen3.6-35B-A3B**（4月15日）和 **Google 的 Gemma-4-E4B（4月上旬）。两款模型都走开源路线、都支持多模态、都有 Apache 2.0 许可，但定位差异巨大。本文用大白话讲清楚它们的真实能力、硬件门槛、适用场景，帮你判断哪个更适合你。
--
二、基本参数一览
| 项目 | Qwen3.6-35B-A3B | Gemma-4-E4B |
|---|---|---|
| 厂商 | 阿里通义（Qwen） | Google DeepMind |
| 架构 | MoE（混合专家）稀疏 | Dense（稠密） |
| 总参数量 | 35B | 8B（含词表）/ 4.5B有效 |
| 激活参数 | 3B | 8B（全量激活） |
| 上下文窗口 | 原生 262K，可扩展至 1M | 128K |
| 多模态 | 图文 | 图/文/音/视频 |
| 编程能力（SWEBench） | 73.4 | 17.4 |
| 许可证 | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
--
三、核心优势与劣势
Qwen3.6-35B-A3B
优势： 编程能力炸裂：SWE-bench Verified 73.4 分，超越自家上代35B MoE模型 3.4 分，在 Terminal-Bench 2.0（终端操作基准）上拿到 51.5 分，逼近闭源模型水准 推理成本极低：虽然总参数35B，但每次推理只激活3B，相当于用一个「小模型」的速度跑出了「大模型」的效果 超长上下文：原生262K，商用可达1M token，处理长文档、长代码库不在话下 思维保留机制：跨对话保持推理上下文，迭代开发场景体验更好
劣势： 没有音频支持，图文多模态 对话质量在部分中文场景略弱于27B dense模型 需要较大显存（FP16建议 40GB+）
--
Gemma-4-E4B
优势： 端侧友好：8B级别（4.5B有效参数），笔记本、消费级GPU都能跑，MacBook M系列也没问题 多模态最广：原生支持音频处理，这是目前开源模型里罕见的 Google背书：生态成熟，文档丰富，部署方案多 128K上下文：对大多数个人和小型企业场景够用
劣势： 编程能力弱：SWE-bench 仅 17.4，和 Qwen3.6 差了 4 倍多，基本不适合做 coding agent 128K上下文 vs Qwen 的 1M，在超长任务上有明显差距 MoE架构缺失，推理时显存占用反而更高
--
四、硬件要求对比
Qwen3.6-35B-A3B
| 精度 | 最低显存 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| FP16 | ~70GB | 单卡 A100 80G / RTX 6000 Ada × 2 |
| INT8 | ~35GB | 单卡 A100 40G / RTX 3090 × 2 |
| INT4（Q8_0） | ~18GB | RTX 4090 / Mac M3 Ultra |
| INT4（Q6_K） | ~14GB | Mac M3 Max / RTX 4070 Ti |
推理速度（INT4，4090）：约 30-50 tokens/s
--
Gemma-4-E4B
| 精度 | 最低显存 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| FP16 | ~16GB | RTX 4080 / Mac M3 Pro |
| INT8 | ~8GB | RTX 3060 / Mac M2 |
| INT4（Q8_0） | ~5GB | Mac M1 / RTX 2060 |
| INT4（Q4_K_M） | ~4.5GB | Mac M1 Pro |
推理速度（INT4，M3 MacBook Pro）：约 40-60 tokens/s
--
结论： 你有专业GPU服务器 → 选 Qwen3.6-35B-A3B，一份算力换顶级编程效果 你用 MacBook 或游戏显卡 → 选 Gemma-4-E4B，本地运行无压力
--
五、场景对比与选择建议
| 场景 | 推荐 | 理由 |
|---|---|---|
| Coding Agent / 代码修复 | Qwen3.6 ✅ | SWE-bench 73.4，碾压级优势 |
| 私有部署编程助手 | Qwen3.6 ✅ | 3B激活成本，31B效果 |
| 本地个人助手（聊天/摘要） | Gemma-4 ✅ | 笔记本随便跑，够用 |
| 超长文档分析（1M token） | Qwen3.6 ✅ | 1M上下文，Gemma只有128K |
| 音视频内容理解 | Gemma-4 ✅ | 唯一原生支持音频的开源小模型 |
| iOS/Android 端侧部署 | Gemma-4 ✅ | 4.5GB INT4，手机能跑 |
| 多语言（中英日韩等）任务 | 两者均可 | Qwen多语言优化好，Gemma覆盖140语言 |
| 复杂推理 / Agentic 工作流 | Qwen3.6 ✅ | 思维保留+长上下文+强coding |
--
六、一句话总结
你需要编程能力 → 无脑选 Qwen3.6-35B-A3B，它用3B激活参数打出了31B的效果。
你需要本地轻量运行 → 选 Gemma-4-E4B，MacBook 随便跑，多模态覆盖最广。
两者定位根本不重叠——前者是大场玩家的性价比怪兽，后者是个人开发者的端侧神器。根据你的硬件和使用场景来选，没有最好的，只有最适合的。
--
数据来源：Hugging Face、Qwen官方博客、Gemma官方文档（截至2026年4月）*