XDA meldde dat Claude Sonnet 5.5 via Claude Code en Qwen3.6-35B-A3B lokaal met OpenCode allebei voldeden aan de zes eisen voor dezelfde GPU-logger-opdracht. Claude was sneller: 2 minuten en 42 seconden tegenover 3 minuten en 44 seconden voor Qwen. Ook werkte Claude de grafiek verder af. XDA publiceerde het verslag op 8 november 2026.
Eerder bespraken we de keuze tussen Qwen Code en Claude Code. Deze vergelijking draait om een andere vraag: hoe kwamen beide agents uit dezelfde concrete programmeeropdracht?
Wat moesten de agents bouwen?
De opdracht was een Python-programma voor Windows dat elke seconde GPU-vermogen, temperatuur, gebruik, VRAM en kloksnelheid naar een CSV-bestand met tijdstempels schrijft. Het programma moest ook een looptijdoptie accepteren, gemiddeld en piekvermogen rapporteren, een grafiek van vermogen en temperatuur opslaan en een test van 30 seconden uitvoeren.
XDA rapporteerde dat beide agents aan de zes opgegeven eisen voldeden. Volgens Abhinav Raj registreerde Qwen gemiddeld 27,32 W en als piek 74,83 W; die waarden kwamen volgens hem overeen met het CSV-bestand.
Welke configuratie draaide Qwen lokaal op 16GB?
XDA gebruikte een NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti Super met 16GB GDDR6X en een AMD Ryzen 5 7600X. Qwen3.6-35B-A3B draaide in Unsloth UD-IQ4_XS via OpenCode v2.2.0 en llama.cpp. Het modelbestand was 17,7 GB. De configuratie hield 12 lagen met experts in het systeemgeheugen in plaats van ze volledig in het videogeheugen te laden; het ingestelde contextvenster was 128K tokens en het gerapporteerde VRAM-gebruik ongeveer 15GB.
Voor de lokale uitvoering koppelde Raj OpenCode aan een lokale llama-server en verbrak hij de netwerkverbinding van de pc. De Qwen-run verliep daarmee offline.
Claude was sneller, maar beide agents voldeden aan de eisen
| Agent en configuratie | Resultaat op de zes eisen | Looptijd | Opvallend verschil |
| Claude Sonnet 5.5 via Claude Code | Voldeed aan alle zes eisen | 2 minuten en 42 seconden | Herhaalde de test van 30 seconden drie keer en werkte grafieklabels bij. |
| Qwen3.6-35B-A3B via OpenCode v2.2.0 en llama.cpp | Voldeed aan alle zes eisen | 3 minuten en 44 seconden | Noemde pandas en matplotlib niet in de gebruiksinstructies. |
Claude was 1 minuut en 2 seconden eerder klaar. Raj meldde bovendien dat Claude de grafieklabels bijwerkte en het resultaat daardoor verzorgder presenteerde. De ontbrekende verwijzing naar pandas en matplotlib in Qwens gebruiksinstructies is een praktisch aandachtspunt: een geslaagde opdracht helpt minder als de gebruiker niet weet welke Python-pakketten nodig zijn.
Controleer bij een coding-agent het uitvoerbare resultaat, niet alleen de melding dat het werk klaar is.
Andere programmeertaken leverden gemengde winnaars op
In een afzonderlijke vergelijking rapporteerde KGP Talkie dat Qwen 3.8 27B de Three.js-stadtaak won. Claude Sonnet 5.5 won de opdrachten voor Pac-Man en Connect Four; de fix voor een parkeerapp met 12 unittests eindigde gelijk. Die test gebruikte een RTX 5090 en Qwen via Ollama. Het is dus een andere combinatie van model, hardware en software dan de 16GB-test van XDA.
Een andere lokale workflow gebruikte extra controles
Reddit-gebruiker u/hpiguyTR beschreef een workflow met Qwen3.8 Flash Next op een RTX PRO 6000. Die gebruikte retries na misvormde toolaanroepen of serverfouten, uitvoerbare test- en buildcontroles, een Docker-sandbox en een eigen Git-worktree. Dat zijn concrete maatregelen uit die beschreven configuratie; de test van XDA draaide met een ander model en andere hardware.
