Qwen 3.6 35B-A3BvsQwen 3 30B-A3B
Comparativa completa entre Qwen 3.6 35B-A3B (35 mil millones de parámetros, Alibaba) y Qwen 3 30B-A3B (30B, Alibaba). VRAM requerida por cuantización, tokens/segundo medidos en 4 GPU de referencia, veredicto por caso de uso, licencia, comandos de instalación. Todas las cifras se calculan a partir de los datos del catálogo: sin copiar y pegar contenido entre páginas.
En resumen
| Característica | Qwen 3.6 35B-A3B | Qwen 3 30B-A3B |
|---|---|---|
| Parámetros | 35B | 30B |
| Familia | Qwen | Qwen |
| Autor | Alibaba | Alibaba |
| Origen | CN | CN |
| Licencia | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contexto | 262 000 tokens | 131 072 tokens |
| Fecha de lanzamiento | abril de 2026 | abril de 2025 |
Huella de memoria
VRAM aproximada necesaria para la inferencia con una ventana de contexto media. El ganador (en verde) es el modelo que consume moins — ventaja para los pequeños.
| Cuantización | Qwen 3.6 35B-A3B | Qwen 3 30B-A3B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 21 GB | 19 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 25 GB | 23 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 38 GB | 35 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 70 GB | 62 GB |
| RAM (solo CPU) | 28 GB | 32 GB |
Velocidad estimada (tokens/segundo)
Estimaciones basadas en la mejor cuantización viable en cada GPU. Las cifras reales dependen del prompt, del contexto y del motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodología.
| GPU de referencia | Qwen 3.6 35B-A3B | Qwen 3 30B-A3B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 60 tok/s · Q4_K_M | 100 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 22 tok/s · Q5_K_M | 40 tok/s · Q8 |
Veredicto por caso de uso
Para cada uso habitual, indicamos cuál de los dos es el más adecuado según sus etiquetas, su tamaño y su especialización.
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Fortalezas y debilidades
Qwen 3.6 35B-A3B
MoE de 35B/3B activos para programación con agentes. 73.4% en SWE-Bench. Lanzamiento el 16 de abril de 2026.
- 73.4% SWE-Bench
- Corre en GPU de 24 GB en Q4
- Apache 2.0
- Aún no hay una etiqueta oficial de Ollama
Instalación
Qwen 3 30B-A3B
MoE 30B/3B activos, razonamiento híbrido. MMLU 81.4, AIME24 80.4. Más de 100 idiomas.
- Rápido gracias a sus 3 mil millones de parámetros activos
- MMLU 81.4
- AIME24 80.4
- Apache 2.0
- 19 GB en Q4
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Qwen 3.6 35B-A3B o Qwen 3 30B-A3B?
En una RTX 4090, Qwen 3.6 35B-A3B funciona en Q4_K_M (~60 tok/s), Qwen 3 30B-A3B en Q5_K_M (~100 tok/s). Si solo se tiene en cuenta la tasa de generación, Qwen 3 30B-A3B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
¿Cuál consume menos VRAM?
En Q4_K_M, Qwen 3 30B-A3B cabe en 19 GB contre 21 GB para su rival — una diferencia de 2 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti de 8 GB.
¿Qwen 3.6 35B-A3B o Qwen 3 30B-A3B para programar?
Qwen 3.6 35B-A3B es el más adecuado (especializado en código, mejores puntuaciones en HumanEval). Para un copiloto de IDE, combínalo con Continue o Aider.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
Qwen 3.6 35B-A3B está bajo la licencia Apache 2.0 — de libre uso comercial. Qwen 3 30B-A3B está bajo la licencia Apache 2.0 — también libre. Para SaaS, prefiere Apache 2.0 o MIT.
¿Cuál elegir en 2026?
Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : Qwen 3 30B-A3B (30B). Más capaz : Qwen 3.6 35B-A3B (35B). Si dudas, ejecuta el configurador con tu GPU y tu caso de uso — decidirá en función de ambos.
Alternativas a considerar
Si ninguno de los dos te convence, aquí tienes otros modelos similares que podrías explorar.