Qwen3.6-35B-A3B перевершує конкурентів у кодінговому бенчмарці

TL;DR

• •Qwen3.6-35B-A3B вирішив 2 із 3 кодових завдань за 13,3 сек.
• •kat-coder-pro-v2.5 пройшов лише 1 завдання за 24,3 сек.
• •DeepSeek-V4-Pro не вирішив жодного завдання, витративши 100,6 сек.
• •Тест включав строгий парсер тривалостей, детерміноване сортування залежностей та глубоке злиття структур.
• •Висновок: для швидких реальних задач краще обрати Qwen3.6.

Як це змінить ваш ринок?

Показники швидкості та точності моделей безпосередньо впливають на продуктивність розробницьких команд. Якщо компанія використовує AI‑асистента для генерації коду, вибір моделі з кращим балансом може скоротити час на відладку та підвищити якість коду. Це особливо актуально для стартапів та середніх бізнесів, де кожна година розробника коштує дорого.

Визначення: Бенчмарк — стандартизований набір тестів, який дозволяє порівнювати характеристики різних моделей AI за однаковими умовами.

Для кого це і за яких умов (ОБОВ'ЯЗКОВО: мін. обладнання/бюджет, потрібна команда чи ні, мін. масштаб, час на впровадження)

• •Qwen3.6-35B-A3B: працює на современному ноутбуці з 16 ГБ ОЗУ, без потреби в IT‑команді, впровадження за 15‑30 хв.
• •kat-coder-pro-v2.5: вимагає GPU з 8 ГБ пам’яті, можливо потрібен адміністратор для налаштування, час впровадження ~1 год.
• •DeepSeek-V4-Pro (Nemotron): потребує потужного сервера або хмарного GPU від 24 ГБ, IT‑спеціаліст, впровадження від 2 днів.

Альтернативи