Na comparação relatada pela XDA, Qwen3.6-35B-A3B executado localmente e Claude Sonnet 5.5 cumpriram os seis requisitos de uma tarefa de registro de dados da GPU. Claude concluiu o trabalho em 2 minutos e 42 segundos; Qwen levou 3 minutos e 44 segundos. O resultado se refere a esse trabalho e às configurações usadas no teste.
A XDA publicou o relato em 8 de novembro de 2026. Para entender o contexto entre as ferramentas, a NeoTeo já explicou as diferenças entre Qwen Code e Claude Code; aqui, o foco é o que os dois agentes fizeram em uma tarefa concreta.
O que a tarefa exigia
O pedido era criar uma ferramenta em Python para Windows que registrasse, a cada segundo, consumo de energia, temperatura, utilização, memória de vídeo e frequência do núcleo da GPU em um arquivo CSV com data e hora. Também deveria aceitar uma duração definida pelo usuário, calcular consumo médio e de pico, salvar um gráfico de energia e temperatura e apresentar o resultado de uma execução de 30 segundos.
Segundo a XDA, os dois agentes atenderam aos seis requisitos listados para o trabalho. Claude conferiu os cálculos no CSV, informou uma dependência necessária e separou os painéis do gráfico. A execução de Qwen não mencionou pandas e matplotlib nas instruções de uso. Claude também repetiu três vezes o teste de 30 segundos enquanto ajustava os rótulos do gráfico.
Para avaliar o resultado de um agente, confira tanto o que o código executa quanto as instruções necessárias para usá-lo.
Como Qwen foi executado localmente em 16 GB
A configuração relatada pela XDA combinou Qwen3.6-35B-A3B, quantizado como Unsloth UD-IQ4_XS, com OpenCode v2.2.0 e llama.cpp. O computador usava uma NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti Super com 16 GB de GDDR6X e um AMD Ryzen 5 7600X.
O arquivo do modelo tinha 17,7 GB. Para executá-lo nessa máquina, a configuração manteve na memória RAM do sistema os especialistas correspondentes a 12 camadas, usando --n-cpu-moe. A XDA relatou uma janela de contexto de 128 mil tokens e uso de aproximadamente 15 GB de VRAM. São características dessa configuração específica, não requisitos gerais para rodar Qwen.
A execução local ocorreu com o computador desconectado da rede e o OpenCode apontado para o servidor local do llama.cpp. A captura mostra uma interface de programação com o título “NVIDIA GPU metrics logger” e saídas de terminal relacionadas à tarefa.
Claude foi mais rápido nessa tarefa
| Agente e configuração | Resultado nos seis requisitos | Tempo relatado | Diferença observada |
| Claude Sonnet 5.5 no Claude Code | Cumpriu os seis requisitos | 2 minutos e 42 segundos | Conferiu os cálculos do CSV, indicou uma dependência e refinou os rótulos do gráfico |
| Qwen3.6-35B-A3B no OpenCode | Cumpriu os seis requisitos | 3 minutos e 44 segundos | Não incluiu pandas e matplotlib nas instruções de uso |
Para essa tarefa, Claude terminou antes e recebeu da XDA o crédito pelo acabamento mais refinado do gráfico. Qwen também entregou o que foi pedido nos critérios listados, mas a omissão das dependências nas instruções muda o trabalho de quem tentaria executar a ferramenta. O teste compara esses dois agentes nessa tarefa específica, não todos os projetos de programação.
Outra bateria teve resultados diferentes
Em uma comparação separada da KGP Talkie, Qwen 3.8 27B rodou localmente em uma NVIDIA GeForce RTX 5090 com Ollama, enquanto Claude Sonnet 5.5 foi usado no Claude Code. Qwen venceu a tarefa de criar uma cidade em Three.js; Claude venceu as de Pac-Man e Connect Four; os dois empataram na correção de um aplicativo de estacionamento com 12 testes unitários.
Esse conjunto usou outro modelo local, outra GPU e outros desafios. Seus resultados mostram como o desempenho pode variar conforme a tarefa e a configuração, sem repetir a comparação da XDA com 16 GB.
Um fluxo separado acrescentou verificações ao agente
Em um relato distinto, o usuário do Reddit u/hpiguyTR descreveu um fluxo com Qwen3.8 Flash Next que tentava novamente chamadas de ferramenta malformadas e erros do servidor, com até três tentativas. O sistema também exigia verificações executáveis, como testes, verificações de tipos ou builds, e isolava o trabalho em um sandbox Docker e em um Git worktree próprio. Esse relato trata de outra configuração, com uma RTX PRO 6000, e não da máquina usada pela XDA.
