Dans un compte rendu publié le 8 novembre 2026, XDA rapporte que Qwen3.6-35B-A3B, exécuté localement, et Claude Sonnet 5.5 ont tous deux satisfait aux six exigences d’une même tâche de journalisation GPU. Claude a terminé plus vite et peaufiné son graphique. Pour situer les deux outils avant ce cas précis, retrouvez notre comparatif précédent entre Qwen Code et Claude Code.
Les deux agents ont réussi le même journal de GPU
La tâche consistait à créer un outil Python pour Windows qui enregistre chaque seconde la puissance, la température, l’utilisation du GPU, la mémoire vidéo utilisée et la fréquence du cœur dans un fichier CSV horodaté. Il fallait aussi prévoir une option de durée, calculer les puissances moyenne et maximale, produire un graphique PNG de la puissance et de la température, puis montrer le résultat d’un essai de 30 secondes.
| Agent et configuration | Résultat sur les six exigences | Durée rapportée | Différence relevée pendant la tâche |
| Claude Code avec Claude Sonnet 5.5 | 6 sur 6 | 2 min 42 s | Claude a répété trois fois l’essai de 30 secondes pour corriger les libellés du graphique. |
| OpenCode avec Qwen3.6-35B-A3B | 6 sur 6 | 3 min 44 s | Les instructions d’utilisation omettaient les dépendances pandas et matplotlib. |
Ces durées décrivent cette tâche précise. Pour le lecteur, le détail pratique se joue aussi après la génération du code : le programme doit indiquer ses dépendances pour pouvoir être installé et exécuté correctement.
Pour évaluer un agent de programmation, vérifiez le résultat exécutable et ses dépendances, pas seulement son compte rendu de réussite.
La configuration locale de Qwen tenait sur une carte de 16 Go
XDA décrit une machine équipée d’une NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti Super avec 16 Go de mémoire GDDR6X et d’un processeur AMD Ryzen 5 7600X. Le modèle Qwen3.6-35B-A3B, quantifié en Unsloth UD-IQ4_XS, pesait 17,7 Go. Pour cette configuration, 12 couches d’experts étaient placées dans la mémoire vive du PC, tandis que l’exécution utilisait llama.cpp avec un contexte de 128K tokens. La mémoire vidéo occupait environ 15 Go.
Le système local associait OpenCode v2.2.0 à llama.cpp. Pour l’essai, Abhinav Raj a verrouillé OpenCode sur le serveur local et déconnecté le PC du réseau. La capture montre un environnement de programmation avec un panneau de terminal et le titre « NVIDIA GPU metrics logger ».
Une autre série de tâches a donné des résultats contrastés
Dans un comparatif distinct, KGP Talkie a testé Qwen 3.8 27B quantifié en Q4 sur une NVIDIA GeForce RTX 5090 avec Ollama, face à Claude Sonnet 5.5 dans Claude Code. Qwen a remporté l’exercice de ville en Three.js ; Claude a gagné les épreuves de Pac-Man et de Connect Four ; les deux ont fait match nul sur la correction d’une application de stationnement accompagnée de 12 tests unitaires.
Le modèle, la carte graphique et la série d’exercices différaient de ceux du test XDA : ces résultats offrent un autre aperçu des tâches de programmation, avec une configuration distincte. Le comparatif vidéo de KGP Talkie est en anglais.
Un autre flux local ajoutait des contrôles automatiques
Dans un retour distinct sur un flux Qwen3.8 Flash Next exécuté sur une RTX PRO 6000, l’utilisateur Reddit u/hpiguyTR décrit un harness qui relançait jusqu’à trois fois certaines opérations après des appels d’outils malformés ou des erreurs serveur. Son dispositif exigeait aussi des vérifications exécutables, comme des tests, des contrôles de types, des compilations ou des migrations, et faisait tourner le travail dans un conteneur Docker isolé avec un Git worktree séparé.
