这几天，开源大模型圈最热的话题之一，就是 Qwen3.5 系列 和 Gemma 4 系列 的正面对决。

一边是阿里 Qwen3.5，主打“全系列都很能打”，覆盖 4B、9B、27B、35B；另一边是 Google 新出的 Gemma 4，31B、26B-A4B、E4B、E2B 全面铺开，还把“推理、Agent、多模态、端侧部署”一起拉满。

很多人都在问同一个问题：

如果只看开源模型，Qwen3.5 和 Gemma 4 到底谁更强？谁才是真正的“开源第一”？

这篇文章，我不讲空话，直接基于官方模型卡和官方发布信息，把这 8 个型号拉到同一张桌子上对比清楚。最后我也会给出明确结论。

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一句话先给结论

如果你问我：

“Qwen3.5 系列和 Gemma 4 系列谁整体更强？”

我的答案是：

Qwen3.5 系列整体更强。

如果你继续问：

“那谁是现在最值得封为开源模型第一的型号？”

我的答案是：

Qwen3.5-27B。

原因不是它某一项分数碾压，而是它在 通用能力、推理能力、代码能力、可本地部署性、综合平衡性 这几项最关键维度上，表现最稳，短板最少。

但要提前说清楚一件事：

Gemma 4 并不弱。
如果你的需求偏向 多语种、数学推理、端侧音频、多模态工程治理，Gemma 4 完全有资格成为你心中的第一。尤其是 Gemma 4 31B 和 Gemma 4 E4B，都很有杀伤力。

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二、先看参赛选手：这次比较的是谁？

本文重点比较以下 8 个模型：

Qwen3.5 系列

• Qwen3.5-35B-A3B

• Qwen3.5-27B

• Qwen3.5-9B

• Qwen3.5-4B

Gemma 4 系列

• Gemma 4 31B

• Gemma 4 26B-A4B

• Gemma 4 E4B

• Gemma 4 E2B

其中最值得注意的是：

• Qwen3.5-35B-A3B 是 MoE 模型，总参数 35B，但每次激活约 3B。

• Gemma 4 26B-A4B 也是 MoE，总参数约 25.2B，每次激活约 3.8B，官方明确强调其推理速度接近 4B 模型。

• Gemma 4 E4B / E2B 是面向端侧优化的小模型，并且原生支持音频，这是它们和本文所比较的 Qwen3.5 四个型号之间最明显的差异。

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三、参数不是重点，结构才是重点

很多人看模型，第一眼只看 “31B 大于 27B”，“35B 大于 31B”。

但实际上，现在开源模型拼的早就不是纸面参数量，而是架构设计和激活效率。

1）Qwen3.5 的打法：混合架构 + 长上下文 + 强综合能力

Qwen3.5 官方模型卡强调了几个核心点：

• 混合架构，结合 Gated DeltaNet、Gated Attention 等设计

• 35B 版本采用稀疏 MoE

• 原生支持超长上下文，多个型号标注为 262K，并可进一步扩展

• 多模态能力和 Agent 能力都很强

简单说，Qwen3.5 的路线就是：

既要能力高，又要部署现实，还要在推理、编码、工具调用上全面开花。

2）Gemma 4 的打法：更工程化，更强调端侧与多模态治理

Gemma 4 官方模型卡则非常突出这些点：

• 混合注意力机制，优化长上下文

• 31B 为 Dense，26B-A4B 为 MoE

• E 系列主打端侧效率

• 小模型带原生音频能力

• 官方对训练数据、数据处理、安全评估的说明比很多模型更细

这意味着 Gemma 4 的思路很明确：

不仅要强，还要能更规范地落地。

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四、真正能横着比的关键指标

不同模型卡写法不同，很多基准不能直接横比。
但有几项，是这两家都公开得比较完整、而且可以直接对照的：

• MMLU Pro

• GPQA Diamond

• LiveCodeBench v6

• MMMLU

其中前三项最适合看“综合实力”，最后一项更适合看“多语种能力”。

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五、核心对比表：8 个模型谁更强，一眼看懂

模型	参数/结构	上下文	MMLU Pro	GPQA Diamond	LiveCodeBench v6	MMMLU	结论
Qwen3.5-35B-A3B	35B / 3B激活 / MoE	262K	85.3	84.2	74.6	85.2	强，但不是系列里最均衡
Qwen3.5-27B	27B / Dense	262K	86.1	85.5	80.7	85.9	综合最强，最稳
Qwen3.5-9B	9B / Dense	262K	82.5	81.7	65.6	81.2	小模型里非常能打
Qwen3.5-4B	4B / Dense	262K	79.1	76.2	55.8	76.1	4B 档位强势
Gemma 4 31B	30.7B / Dense	256K	85.2	84.3	80.0	88.4	接近 Qwen3.5-27B，多语更强
Gemma 4 26B-A4B	25.2B / 3.8B激活 / MoE	256K	82.6	82.3	77.1	86.3	高效 MoE，速度卖点强
Gemma 4 E4B	4.5B effective	128K	69.4	58.6	52.0	76.6	适合端侧和音频
Gemma 4 E2B	2.3B effective	128K	60.0	43.4	44.0	67.4	超轻量端侧模型

数据来自两家官方模型卡与官方发布页。

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六、从大到小，逐组对决

1）顶级组：Qwen3.5-27B vs Gemma 4 31B

这组最关键，因为它们都属于 “真正能本地部署、但能力已经接近第一梯队” 的黄金档位。

对比来看：

• MMLU Pro：Qwen3.5-27B 略高

• GPQA Diamond：Qwen3.5-27B 略高

• LiveCodeBench v6：Qwen3.5-27B 略高

• MMMLU：Gemma 4 31B 更高

这说明什么？

说明 Gemma 4 31B 很强，真的很强。
但如果你非要在这俩里选一个“更全面”的，我还是会投给 Qwen3.5-27B。

原因很简单：

它不是某一项特别夸张，而是 三项最常用的核心能力指标全部略胜一线。这就是“综合王者”的气质。

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2）MoE 组：Qwen3.5-35B-A3B vs Gemma 4 26B-A4B

这组其实很有意思。

两者都不是传统 Dense，而是走稀疏激活路线：

• Qwen3.5-35B-A3B：35B 总参数，3B 激活

• Gemma 4 26B-A4B：25.2B 总参数，3.8B 激活

从公开数据看：

• Qwen3.5-35B-A3B 在通用知识、专家推理上更强

• Gemma 4 26B-A4B 在代码能力上很接近，而且官方明确把“接近 4B 速度”当卖点

这组谁赢？

如果你看 纯综合能力，我偏向 Qwen3.5-35B-A3B。
如果你更看重 效率 / 推理速度 / 部署成本，Gemma 4 26B-A4B 会很有吸引力。

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3）中小模型组：Qwen3.5-9B / 4B vs Gemma 4 E4B / E2B

这一组，其实是决定“系列整体谁更强”的关键。

因为真正能大规模本地跑起来的用户，更多会在 4B、9B 这个区间做选择。

结果很明显：

• Qwen3.5-9B 明显强于 Gemma 4 E4B

• Qwen3.5-4B 明显强于 Gemma 4 E2B

• 而且领先不是一点点，是在 MMLU Pro、GPQA、代码能力上都更占优

这也是为什么我说：

从“系列整体战斗力”来看，Qwen3.5 胜出。

因为顶级组双方接近，MoE 组互有胜负，但 中小模型段位 Qwen3.5 优势更明显。

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七、Gemma 4 有没有反杀点？有，而且不少

如果文章写到这里就宣布“Qwen3.5 完胜”，那是不负责任的。

Gemma 4 的反杀点至少有四个。

1）多语种表现更猛

Gemma 4 31B 的 MMMLU 明显高于 Qwen3.5-27B，这说明它在多语环境下的泛化能力非常强。

2）小模型原生支持音频

Gemma 4 E2B / E4B 原生支持音频输入，而本文对比的 Qwen3.5 四个型号没有同级别的这一卖点。

3）工程治理更透明

Gemma 4 官方对数据截止时间、预处理、安全评估写得更细，工程团队更容易放心接入。其模型卡明确提到训练数据模态范围、数据截止时间为 2025 年 1 月，并描述了安全处理流程。

4）端侧部署思路更清晰

E 系列本来就是为移动端、轻设备场景设计的，和传统“把大模型硬塞到小机器上”不是一个思路。

所以，如果你问：

“Gemma 4 值不值得冲？”

我的答案是：

非常值得。
尤其是你更关心多语、端侧、多模态、音频、规范工程落地时。

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八、为什么我最终把“开源第一”给了 Qwen3.5-27B？

因为“第一”不能只看一项。

我心中的“开源模型第一”，至少要满足五个条件：

1. 权重开放，能本地部署

2. 许可证开放

3. 通用能力强

4. 推理能力强

5. 代码能力强

6. 尺寸又不能大到脱离普通开发者现实

按这个标准看，Qwen3.5-27B 是最平衡的那个点。

它的优点是：

• 比很多更大的模型更容易落地

• 比很多小模型更全面

• 在三项高价值指标上都处在极强位置

• 没有明显短板

• 放在 2026 年“自部署黄金尺寸”里，非常像一把万能刀

所以我的最终裁决是：

2026 年当前阶段，综合意义上的“开源模型第一”：Qwen3.5-27B

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九、那普通人到底该怎么选？

很简单，我给你一句话版本：

你要“全能、稳、代码和推理都强”

选 Qwen3.5-27B

你要“小模型里尽可能强”

选 Qwen3.5-9B

你要“4B 档位最猛的实用党”

选 Qwen3.5-4B

你要“更强多语、更工程化、更像 Google 风格的开源模型”

选 Gemma 4 31B

你要“MoE 高效率 + 更低推理成本”

选 Gemma 4 26B-A4B

你要“端侧部署 + 音频能力”

选 Gemma 4 E4B / E2B

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十、最后一句话总结

如果你让我只说一句：

Qwen3.5 系列和 Gemma 4，谁更强？

我的答案是：

系列整体看，Qwen3.5 更强；单型号封王，我选 Qwen3.5-27B。

但如果你的场景偏向 多语、端侧、音频、多模态规范落地，
那 Gemma 4 不只是“能打”，而是已经足够强到可以重新定义你心中的第一。

真正的好消息不是“谁赢了”，而是：

2026 年的开源模型，已经强到可以让开发者真正有选择权了。