Gemma 4 击败 Qwen 3.5（更新），Qwen 3.6 27B + MiniMax M2.7 是最佳 OpenCode 组合

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摘要

个人基准显示：Gemma-4E4B 在路由任务上称王，Qwen-3.6 27/30B 编码力压 Gemma-4，而 MiniMax M2.7 MXFP4 在 OpenCode 的 llama-swap 工作流中取代巨型 Qwen-3.5 量化模型。

大家好！我前几天发帖说 Gemma 4 已经取代 Qwen 3.5，成为我语义路由和大量编码任务的新主力。第二天 Qwen 3.6 发布，我这周一直在高强度使用。终极对比如下： - **语义路由/分类**：Gemma 4 E4B > Qwen3.5 4B，英文理解更强，但技术深度略逊 - **编码**：Qwen 3.6 30B & 27B > Gemma 4 26B/31B > Qwen 3.5 30B & 27B 我的轻量/高速模型迭代路线： Qwen 3.5 30B → Gemma 4 26B → Qwen 3.6 30B （Gemma 4 26B 也短暂顶替过 Qwen 3.5 27B，直到 3.6 降临，现在两者轮换） 目前仅剩 Gemma E4B 做语义路由。 **新突破**：我下了 MiniMax M2.7 MXFP4 权重，用它直接替换掉 Qwen 3.5 122B Q8 和 397B Q2，堪称完美折中，零翻车。 想彻底甩掉 Claude Code Pro 订阅：平时项目全靠 Sonnet 4.7（Opus 太烧额度，Haiku 只跑超简任务）。今早装好 OpenCode，把 llama-swap 服务器配成 Qwen 3.6 30B ↔ MiniMax M2.7（GGML 统一内存黑科技），效果炸裂，继续深度测试。 目前手动切模型： - 规划阶段 → Qwen 3.6 30B - 打底脚手架 → MiniMax M2.7 - 回炉精修 → Qwen 3.6 30B Qwen 3.6 30B 用 Q\_8 unsloth 量化，OpenCode 里工具调用零失误。MiniMax M2.7 一开始只会“口头指导”，被我提醒“你有手”后立即动手。3.5→3.6 的微调让工具调用意识暴涨。 用开源模型写代码的日子太香！回想两三年前拿 CodeLlama 34B 硬刚 ChatGPT 的惨状，进步神速！ 有问题随时问！ 硬件：2× RTX 3090 + 1× P40，128 GB DDR4
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