Im von XDA beschriebenen GPU-Logger-Test erfüllten lokales Qwen3.6-35B-A3B und Claude Sonnet 5.5 alle sechs Vorgaben. Claude war schneller und überarbeitete das Diagramm, bis die Beschriftungen passten. Das Ergebnis gilt für diesen konkreten Programmierauftrag.
Die grundsätzlichere Wahl zwischen den Werkzeugen behandelt unser früherer Vergleich von Qwen Code und Claude Code. Hier geht es darum, was ein einzelner Lauf mit lokaler GPU zeigt.
Ein konkreter Auftrag für beide Agenten
Abhinav Raj ließ die beiden Systeme ein Windows-Programm in Python erstellen, das GPU-Leistungsaufnahme, Temperatur, Auslastung, VRAM-Belegung und Kerntakt jede Sekunde in einer mit Zeitstempeln versehenen CSV-Datei erfasst. Das Werkzeug sollte außerdem eine Laufzeit entgegennehmen, durchschnittliche und maximale Leistungsaufnahme ausgeben, ein Diagramm für Leistung und Temperatur als PNG speichern und die Ergebnisse eines 30-Sekunden-Laufs anzeigen. XDA veröffentlichte Rajs Vergleich am 8. November 2026.
Welche Hardware Qwen lokal nutzte
XDA beschreibt eine Konfiguration mit OpenCode v2.2.0, llama.cpp und Qwen3.6-35B-A3B in der Quantisierung Unsloth UD-IQ4_XS. Der Rechner hatte eine NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti Super mit 16 GB GDDR6X und einen AMD Ryzen 5 7600X. Das quantisierte Modell war 17,7 GB groß. Damit es auf dem beschriebenen System lief, hielt die Konfiguration Experten aus zwölf Schichten im Arbeitsspeicher des Rechners; der Kontext umfasste 128K Tokens und die GPU-Belegung lag laut XDA bei etwa 15 GB.
Für den lokalen Lauf band Raj OpenCode an einen lokalen llama-server und trennte den Rechner vom Netzwerk. Das beschreibt die konkrete Versuchsanordnung, nicht eine Eigenschaft jedes Qwen-Setups.
Beide Agenten bestanden, Claude war schneller
| Agent und Konfiguration | Ergebnis bei den sechs Vorgaben | Gemeldete Laufzeit |
| Claude Code mit Claude Sonnet 5.5 | Alle sechs erfüllt | 2 Minuten 42 Sekunden |
| OpenCode mit Qwen3.6-35B-A3B | Alle sechs erfüllt | 3 Minuten 44 Sekunden |
XDA zufolge wiederholte Claude den 30-Sekunden-Test dreimal, um die Beschriftungen des Diagramms zu korrigieren. Qwen erfüllte die Aufgaben ebenfalls, nannte aber pandas und matplotlib nicht in seinen Nutzungshinweisen. Diese Bibliotheken waren für den beschriebenen Ablauf nötig. Der Unterschied betrifft also auch die Sorgfalt der Anleitung, nicht nur die Laufzeit.
Eine andere Aufgabenreihe brachte gemischte Ergebnisse
Ein separates Video von KGP Talkie vergleicht Qwen 3.8 27B auf einer NVIDIA GeForce RTX 5090 mit Claude Sonnet 5.5 in Claude Code. Qwen gewann dort die Aufgabe, eine Stadt in Three.js zu bauen. Claude gewann die Pac-Man- und Connect-Four-Aufgaben; bei der Reparatur einer Parkhaus-App mit zwölf Unit-Tests gab es einen Gleichstand. Für dieses Qwen-Setup nutzte der Beitrag Ollama, eine Q4-Quantisierung und einen Kontext von 96K.
Damit unterscheiden sich die Ergebnisse je nach Aufgabe und Konfiguration. Die Viererreihe mit Qwen 3.8 27B auf der RTX 5090 ist ein eigener Vergleich, keine Wiederholung des GPU-Logger-Tests mit Qwen3.6-35B-A3B auf einer RTX 4070 Ti Super.
Welche Prüfungen ein anderer lokaler Workflow nutzte
Bei einem Coding-Agenten sollte ein ausführbarer Test über den Erfolg entscheiden, nicht allein die Zusammenfassung des Modells.
Der Reddit-Nutzer u/hpiguyTR beschrieb für einen anderen Aufbau mit Qwen3.8 Flash Next auf einer RTX PRO 6000 Wiederholungen nach fehlerhaften Tool-Aufrufen oder Serverfehlern, ausführbare Prüfungen wie Tests und Builds, eine Docker-Sandbox und einen eigenen Git-Worktree. Das sind konkrete Kontrollen aus diesem separaten Workflow-Bericht.
