Gemma 4 还是 Qwen？本地跑模型，我直接告诉你选谁

Gemma 4 开源了，跑分确实碾压千问。但我在 Mac Studio 上实测了 8 个模型之后，结论是：现阶段跑智能体不要选它。 原因很简单——Gemma 4 太新了，工具调用的生态还没经过充分验证。跑分强不等于生态成熟，选模型永远是场景优先。 这期视频我把 8 个模型的速度和智力数据全摊出来，按场景直接给你最优解。 📌 本期要点： • 跑智能体（OpenClaw 等）→ Qwen 3.6，32G 内存用 4bit，64G 用 8bit • 跑编程智能体 → Qwen 3 Coder Next 80B 4bit，需 64G 内存 • 纯问答追求极致准确度 → Gemma 4 31B Dense（但速度很慢） • MoE 专家模型 vs Dense 完整模型：速度差 5-9 倍，跑智能体只有 MoE 一条路 • 4bit vs 8bit 量化：速度快 40%，内存减半，智力损失仅 2-3% • Gemma 4 编程能力确实更强（领先 7-10 个百分点），但生态成熟度不如千问 ⏱️ 时间线： 00:00 开场：Gemma 4 还是千问？ 00:43 三个场景三个结论：跑智能体/跑编程/纯问答 03:31 为什么不选 Gemma 4 跑智能体？工具调用生态问题 06:15 评测数据：MoE vs Dense 速度对比 06:58 评测数据：Gemma 4 vs Qwen 智力对比 07:35 量化怎么选 + 总结推荐 08:22 最终推荐表 + CTA 🔧 涉及模型/工具： Gemma 4 31B Dense / Gemma 4 26B MoE / Qwen 3.6 MoE / Qwen 3.5 27B Dense / Qwen 3 Coder Next 80B / Ollama / LM Studio / oMLX 8 个模型详细的评测原始数据： https://telegra.ph/gemma4-vs-qwen36-b... 🔗 相关链接： 会员服务：https://fankaishuo.ai Tag 关键词 #Gemma4 #Qwen3 #本地AI #开源模型 #AI智能体 #模型评测 #MacStudio #范凯说AI