deepseek v4-pro在终端编程与智能体任务中表现突出但缺乏量化分数，qwen3.6系列在terminal-bench、swe-bench、skillsbench、scicode等基准中均有明确得分且持续提升，qwen3.6-max-preview综合能力最强。
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如果您在对比 DeepSeek V4 和通义千问 Qwen3.6 系列模型的编程能力，需注意两者在不同评测维度和任务类型中表现存在差异。以下是基于公开实测数据与权威基准结果的直接比对方法：
一、依据终端编程基准 Terminal-Bench 2.0 对比
该基准测试衡量模型在真实 Linux 终端环境中的命令生成、路径导航、文件操作与调试执行能力，强调实际工程落地性。
1、DeepSeek V4-Pro 在 Terminal-Bench 2.0 中未公布具体分数，但官方声明其“agentic 编程能力为当前开源模型最佳”，且实测中完成《怪奇物语》网站搭建等多步骤终端协同任务耗时约5分钟，全程未中断重试。
2、Qwen3.6-Plus 在 Terminal-Bench 2.0 中得分为 59.3，Qwen3.6-Max-Preview 相比前代提升 3.8分，达到 63.1 分（基于Qwen3.6-Plus 59.3 + 3.8推算）。
3、Qwen3.6-27B 在 Terminal-Bench 2.0 中得分为 59.3，与 Qwen3.6-Plus 持平，但架构为稠密模型，部署响应更稳定。
二、依据软件工程任务 SWE-bench Verified 对比
该基准聚焦 GitHub 真实仓库级缺陷修复与功能补全，要求模型理解代码上下文、定位错误并生成可运行补丁。
1、Qwen3.6-27B 在 SWE-bench Verified 中得分为 77.2，高于前代 Qwen3.5-397B-A17B 的 76.2 分。
2、DeepSeek V4-Pro 未在 SWE-bench Verified 中发布官方得分，但在 Claw-Eval（真实世界智能体任务）中端到端任务完成率显著提升，且实测中成功构建含首页、角色页、剧情页的完整静态网站，包含 HTML/CSS/JS 文件结构与交互逻辑。
3、Qwen3.6-Plus 在 SWE-bench Verified 中未披露具体数值，但阿里云称其“超越 GLM-5、Kimi-K2.5 等参数量2-3倍竞品”，间接表明其处于第一梯队水平。
三、依据智能体技能执行 SkillsBench 对比
SkillsBench 测试模型调用工具链（如 Git、curl、Python 解释器）完成跨工具协作任务的能力，反映 agentic 编程成熟度。
1、Qwen3.6-Max-Preview 在 SkillsBench 中相比 Qwen3.6-Plus 提升 9.9分，达 57.9 分（以 Qwen3.6-Plus 原始分 48.0 推算）。
2、DeepSeek V4-Pro 官方称其在 “Agentic Coding 评测中达到当前开源模型最佳水平”，但未给出 SkillsBench 具体数值；实测中完成“龙虾与爱马仕话题热度对比图”任务，涉及网络爬取、数据清洗、Matplotlib 可视化及图像导出全流程，属 SkillsBench 高阶子类。
3、Qwen3.6-27B 在 SkillsBench 中得分为 48.2，较前代提升明显，但低于 Max-Preview 版本。
四、依据科学代码生成 SciCode 对比
SciCode 评估模型在物理、化学、生物等学科场景中生成正确、可执行科学计算代码的能力，强调领域知识融合度。
1、Qwen3.6-Max-Preview 在 SciCode 中相比 Qwen3.6-Plus 提升 10.8分，达 62.1 分（以 Qwen3.6-Plus 原始分 51.3 推算）。
2、DeepSeek V4-Pro 在数学与 STEM 类评测中“超越当前所有已公开评测的开源模型”，实测完成《未来启示录：AGI 降临》文字策略冒险小游戏，含状态机管理、随机事件引擎与回合制战斗逻辑，体现强算法建模能力。
3、Qwen3.6-Plus 未公布 SciCode 分数，但 Qwen3.6-27B 在 GPQA Diamond（高难度科学知识问答）中得分为 87.8，侧面印证其科学知识支撑强度。
五、依据真实场景多模态编程能力对比
该维度考察模型能否结合截图、设计稿或自然语言描述生成前端代码，并支持后续交互修改，属于 agentic 编程前沿方向。
1、Qwen3.6-Plus 明确支持“基于界面截图、设计稿或自然图文描述完成前端页面生成、代码补全、交互修改”，实测打通“看懂界面→生成代码→调用工具完成修改”全链路。
2、DeepSeek V4 支持 1M 上下文窗口与多模态输入，实测中根据“80 年代复古科幻与悬疑惊悚氛围”提示生成完整 HTML 页面结构及 CSS 动效，但未披露是否原生支持图像输入解析。
3、Qwen3.6-27B 与 Qwen3.6-35B-A3B 视觉语言能力一致，原生支持图像、视频与文本混合输入，可处理视觉推理与文档理解任务。
