En una comparación publicada por XDA el 8 de noviembre de 2026, Abhinav Raj informa que Qwen3.6-35B-A3B ejecutado en local y Claude Sonnet 5.5 completaron los seis requisitos de una tarea de registro de GPU. Claude terminó antes y dejó un gráfico más pulido; el resultado corresponde a esa tarea y a esas configuraciones.
Para valorar un agente de programación, importa que el resultado funcione y supere comprobaciones, no solo que el agente lo dé por terminado.
Qué resolvieron los dos agentes
La tarea consistía en crear una herramienta de Python para Windows que registrara cada segundo la potencia, la temperatura, la utilización, la memoria de vídeo y la frecuencia del núcleo de la GPU en un archivo CSV con marca de tiempo. También debía aceptar una duración, calcular la potencia media y máxima, guardar un gráfico de potencia y temperatura y mostrar el resultado de una ejecución de 30 segundos. Según XDA, los dos agentes cumplieron los seis requisitos planteados.
| Agente y configuración | Resultado | Tiempo reportado |
| Claude Code con Claude Sonnet 5.5, en modo de esfuerzo alto | Cumplió los seis requisitos; repitió tres veces la prueba de 30 segundos para corregir las etiquetas del gráfico | 2 min 42 s |
| OpenCode v2.2.0 con Qwen3.6-35B-A3B | Cumplió los seis requisitos; las instrucciones de uso omitieron las dependencias pandas y matplotlib | 3 min 44 s |
La diferencia práctica en este caso fue el acabado: Raj consideró más pulido el gráfico de Claude. Qwen completó la tarea, pero quien siguiera sus instrucciones de uso no encontraría allí la mención de pandas y matplotlib, que el programa necesitaba. Para entender la otra cuestión, cómo conectar Claude Code a modelos alternativos, puedes consultar nuestra cobertura sobre Claude Code y los modelos locales.
La configuración local de Qwen en 16 GB
XDA ejecutó Qwen3.6-35B-A3B en cuantización Unsloth UD-IQ4_XS mediante OpenCode v2.2.0 y llama.cpp. El equipo tenía una NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti Super con 16 GB de memoria GDDR6X y un AMD Ryzen 5 7600X. El modelo cuantizado ocupaba 17,7 GB: para ejecutar esa configuración, Raj dejó en la memoria del sistema los expertos correspondientes a 12 capas. XDA reportó un contexto de 128K tokens y unos 15 GB de uso de VRAM.
Raj configuró OpenCode para usar su servidor local llama-server y desconectó el PC de la red durante la ejecución de Qwen. La captura publicada junto con el artículo muestra el entorno de programación y el panel con el encabezado del registrador de métricas de GPU.
Otra prueba repartió las victorias
En una comparación distinta, KGP Talkie enfrentó Qwen 3.8 27B ejecutado en local con Claude Sonnet 5.5 en Claude Code. Qwen, con Ollama y una NVIDIA GeForce RTX 5090, ganó la tarea de crear una ciudad en Three.js; Claude ganó las pruebas de Pac-Man y Connect Four; ambos empataron al corregir una aplicación de aparcamiento con 12 pruebas unitarias. Era otra combinación de modelo, GPU y tareas, no la configuración de 16 GB descrita por XDA.
Qué controles describió otro usuario
En un relato separado, el usuario de Reddit u/hpiguyTR describió un flujo con Qwen3.8 Flash Next en una NVIDIA RTX PRO 6000. Para gestionar errores de llamadas a herramientas y del servidor, contó que empleaba reintentos de hasta tres veces; también exigía comprobaciones ejecutables, como pruebas, verificaciones de tipos, compilaciones o migraciones. El proceso se ejecutaba en un entorno aislado de Docker y en un Git worktree propio.
Esos controles pertenecen a ese flujo concreto, no al montaje de Qwen3.6 de XDA.
