Qwen3.6 35b-a3b schlägt Gemma4 26b-a4b in Praxistest via llama.cpp
Ein Reddit-Nutzer aus r/LocalLLaMA schildert einen direkten Praxisvergleich zwischen Qwen3.6 35b-a3b und Gemma4 26b-a4b. Zunächst via Ollama getestet, hinterließ Qwen3.6 keinen überzeugenden Eindruck – Gemma4 blieb bevorzugt. Nach dem Wechsel auf llama.cpp kehrte sich das Bild: Qwen3.6 ist demnach deutlich schneller als Gemma4 26b-a4b, in allgemeiner Intelligenz etwa gleichwertig, bei strikter Prompt-Adherence überlegen und zeigt keinen merklichen Geschwindigkeitsabfall bei langen Kontexten. Der Bericht ist eine Einzelperspektive ohne systematische Benchmarks, liefert aber einen konkreten Hinweis darauf, dass die Wahl des Inference-Backends bei MoE-Modellen (Active Parameter: 3b von 35b) die wahrgenommene Qualität erheblich beeinflussen kann.
- Qwen3.6 35b-a3b ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 3b aktiven von 35b Gesamtparametern
- Via Ollama empfand der Tester das Modell als langsamer und weniger beeindruckend als Gemma4
- Mit llama.cpp war Qwen3.6 laut Bericht schneller als Gemma4 26b-a4b
- Besonders hervorgehoben: keine Verlangsamung bei langem Kontext – ein typisches MoE-Problem entfällt hier
- Kein systematischer Benchmark — reiner Erfahrungsbericht eines Einzelnutzers
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- Via Ollama empfand der Tester das Modell als langsamer und weniger beeindruckend als Gemma4
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