Nel confronto pubblicato da XDA l’8 novembre 2026, Qwen3.6-35B-A3B eseguito in locale e Claude Sonnet 5.5 hanno soddisfatto i sei requisiti di uno stesso strumento per registrare i dati della GPU. Claude ha terminato prima e rifinito il grafico; il risultato riguarda quel compito e quelle configurazioni. NeoTeo ha già parlato di Qwen Code e Claude Code; qui il confronto si concentra su ciò che i due agenti hanno prodotto in una prova concreta.
Che cosa doveva fare l’agente
La richiesta era di creare uno strumento Python per Windows che registrasse ogni secondo potenza, temperatura, utilizzo, memoria video e frequenza del core in un file CSV con data e ora. Il programma doveva anche accettare una durata, calcolare potenza media e massima, salvare un grafico di potenza e temperatura in formato PNG e mostrare i risultati di un’esecuzione di 30 secondi.
XDA riferisce che entrambi gli agenti superarono i sei requisiti indicati per il compito. Claude impiegò 2 minuti e 42 secondi; Qwen, 3 minuti e 44 secondi. Per correggere le etichette del grafico, Claude ripeté tre volte il test di 30 secondi. Nelle istruzioni d’uso di Qwen mancavano invece pandas e matplotlib, due dipendenze utili per eseguire il programma.
| Aspetto | Claude Sonnet 5.5 con Claude Code | Qwen3.6-35B-A3B con OpenCode |
| Requisiti del compito | Soddisfatti: 6 su 6 | Soddisfatti: 6 su 6 |
| Tempo riportato | 2 minuti e 42 secondi | 3 minuti e 44 secondi |
| Differenza segnalata | Ripeté tre volte il test di 30 secondi per correggere le etichette del grafico | Le istruzioni d’uso non indicavano pandas e matplotlib |
Per questo specifico lavoro, entrambi completarono il programma richiesto, mentre Claude concluse prima e curò maggiormente il grafico. Se il tuo interesse è far girare un agente di programmazione senza connessione durante l’esecuzione, il test riferito da XDA mostra una configurazione locale riuscita; se invece guardi al tempo su questo compito, Claude è stato più rapido.
La configurazione Qwen su una GPU da 16 GB
XDA utilizzò Qwen3.6-35B-A3B con la quantizzazione Unsloth UD-IQ4_XS, OpenCode v2.2.0 e il runtime llama.cpp. Il PC montava una NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti Super con 16 GB di memoria GDDR6X e un AMD Ryzen 5 7600X. Il file quantizzato del modello occupava 17,7 GB: per eseguirlo, 12 layer di esperti furono mantenuti nella RAM di sistema invece che nella memoria video. XDA riporta un contesto da 128K token e circa 15 GB di VRAM utilizzata.
La schermata mostra un ambiente di programmazione, un terminale e il pannello del registro GPU. La configurazione descritta da XDA eseguì il compito con la rete del PC scollegata, dopo aver indirizzato OpenCode al server locale di llama.cpp.
Un altro confronto ha distribuito le vittorie
Una prova separata di KGP Talkie mette a confronto Qwen 3.8 27B, eseguito localmente su una RTX 5090 tramite Ollama, e Claude Sonnet 5.5 in Claude Code. Qwen vinse il compito di costruire una città in Three.js; Claude si impose su Pac-Man e Connect Four; nella correzione di un’app di parcheggio con 12 test unitari i due pareggiarono. Modello, scheda video e attività erano diversi da quelli del confronto su 16 GB.
I controlli descritti in un altro flusso locale
In un resoconto distinto, l’utente Reddit u/hpiguyTR ha descritto un flusso con Qwen3.8 Flash Next su RTX PRO 6000: il sistema riprovava fino a tre volte dopo chiamate agli strumenti malformate o errori del server, richiedeva controlli eseguibili come test, typecheck e build, e isolava il lavoro in un sandbox Docker e in un Git worktree separato. È un approccio riferito per quella configurazione, distinto dal test di XDA.
