@zhixianio: 试完了，感觉还挺大跌眼镜的，不知道是不是我打开的方式不对，欢迎大家给出反例。接下来是我测的结果： 在 M5 Max 上，拿这个社区微调版 gemma-4-12B-coder （llama.cpp）对打我日常在用的 Qwen3.6-35B-…

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code-generation model-comparison gemma-4 qwen-3 benchmark llama-cpp

摘要

用户测试了社区微调版 gemma-4-12B-coder 与 Qwen3.6-35B-A3B MoE 在三个编程任务上的表现，发现 gemma 在复杂有状态程序上表现不佳，而 Qwen 35B 依然稳健。

试完了，感觉还挺大跌眼镜的，不知道是不是我打开的方式不对，欢迎大家给出反例。接下来是我测的结果： 在 M5 Max 上，拿这个社区微调版 gemma-4-12B-coder （llama.cpp）对打我日常在用的 Qwen3.6-35B-A3B MoE（oMLX）。三个任务： matplotlib 数据图表 → 打平，两个都一次跑对、规范齐全 three.js 星系粒子特效 → Qwen 给出能旋转能缩放的星系；gemma 直接黑屏（漏了 importmap、CDN 版本号还打错一位、粒子尺寸小到看不见，三个 bug 叠一起） 一个完整可玩的俄罗斯方块 → Qwen 真能玩（下落 / 消行 / 计分到 117 / Next 预览全有）；gemma 的方块压根不往下掉，分数一直挂 0 视频：左 = 俄罗斯方块对比，右 = 星系特效对比 后面又把原版 gemma-4-12B-it（同样 4-bit 量化）下下来跑同一个 Tetris → 照样崩（空棋盘、分数 NaN、消行数乱跳）。说明瓶颈是 12B 这个体量撑不住「长篇、有状态、一次成型」的复杂程序，跟微调无关。 还挖到个有意思的点：原版开思考模式后，12000 token 全在「想」，一行代码没吐；反而 coder 微调版学会了「想一下就动手」。微调提升的是收敛 / 效率，但抬不高 12B 的天花板。 我的 Qwen 35B 依然稳坐甜点宝座
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缓存时间: 2026/06/15 15:07

试完了，感觉还挺大跌眼镜的，不知道是不是我打开的方式不对，欢迎大家给出反例。接下来是我测的结果：

在 M5 Max 上，拿这个社区微调版 gemma-4-12B-coder （llama.cpp）对打我日常在用的 Qwen3.6-35B-A3B MoE（oMLX）。三个任务：

matplotlib 数据图表 → 打平，两个都一次跑对、规范齐全

three.js 星系粒子特效 → Qwen 给出能旋转能缩放的星系；gemma 直接黑屏（漏了 importmap、CDN 版本号还打错一位、粒子尺寸小到看不见，三个 bug 叠一起）

一个完整可玩的俄罗斯方块 → Qwen 真能玩（下落 / 消行 / 计分到 117 / Next 预览全有）；gemma 的方块压根不往下掉，分数一直挂 0

视频：左 = 俄罗斯方块对比，右 = 星系特效对比

后面又把原版 gemma-4-12B-it（同样 4-bit 量化）下下来跑同一个 Tetris → 照样崩（空棋盘、分数 NaN、消行数乱跳）。说明瓶颈是 12B 这个体量撑不住「长篇、有状态、一次成型」的复杂程序，跟微调无关。

还挖到个有意思的点：原版开思考模式后，12000 token 全在「想」，一行代码没吐；反而 coder 微调版学会了「想一下就动手」。微调提升的是收敛 / 效率，但抬不高 12B 的天花板。

我的 Qwen 35B 依然稳坐甜点宝座

Hugging Models (@HuggingModels): Gemma 4 12B Coder is here and it’s a game changer for local code generation. This GGUF model packs Google’s latest gemma-4 architecture into a compact 12B size, perfect for running on consumer hardware. It’s optimized for reasoning and thinking, making it ideal for developers who

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