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VS COMPARISON

編集部の総合判定

純粋なベンチマーク性能では明確に Qwen3.6-27B 優位

ベンチ勝ち:Gemini 3.1 Flash 1 / Qwen3.6-27B 3 料金で安い項目:Gemini 3.1 Flash 1 / Qwen3.6-27B 1

SPECS

仕様の比較

項目 Gemini 3.1 Flash Qwen3.6-27B
バージョン 3.1 Flash Qwen3.6-27B (dense)
公開日 2026-04 2026-04-22
コンテキスト長 1049K 勝ち 256K
入力料金 $/1M $0.3 安い $0.4
出力料金 $/1M $2.5 $2 安い
推論モデル ✓ あり ✓ あり
マルチモーダル ✓ あり ✓ あり

BENCHMARKS

ベンチマーク差分

バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。

SWE-Bench

Gemini 3.1 Flash
65% 勝ち
Qwen3.6-27B

MMLU

Gemini 3.1 Flash
84%
Qwen3.6-27B
85% 勝ち

GPQA

Gemini 3.1 Flash
78%
Qwen3.6-27B
82% 勝ち

AIME

Gemini 3.1 Flash
80%
Qwen3.6-27B
88% 勝ち

※ SWE-Bench Verified(実OSSバグ修正)/ MMLU(総合学力)/ GPQA Diamond(博士レベル理系)/ AIME(数学オリンピック予選)

PROS & CONS

強み・弱み

Gemini 3.1 Flash

Google 製。Workspace 連携と長文処理(1M tokens)で頭ひとつ抜けてる。

◎ 強み

  • Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携
  • 画像・動画・音声・PDFの理解が強い
  • 1M tokens の長いコンテキスト
  • Deep Research Max など独自機能

△ 注意点

  • 回答の口調がやや堅め
公式サイト →

Qwen3.6-27B

Alibaba 製の高性能オープンモデル群。Qwen3.6 で 397B MoE を超える dense モデルへ。

◎ 強み

  • 日本語含む多言語が得意
  • サイズのバリエーションが豊富(dense 27B / MoE 36B-A3B 等)
  • ベンチで上位常連、agentic coding で 397B MoE を超える
  • Apache 2.0 ライセンスで完全オープン
公式サイト →

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