开源模型选型最容易踩的坑，是把排行榜名次直接抄进采购单。
公开材料给出的答案并不整齐。LocalLLaMA 的一则讨论提到，Qwen 3.5 在常见基准测试中通常领先 Gemma 4，但 Gemma 4 在 Arena AI 的竞技场表现更好，击败了 Qwen 3.5 和其他较新的开放权重模型。
另一则获得 212 个赞、76 条评论的早期测试里，作者认为 Gemma 4 和 Qwen 3.5 都能生成可用的前端页面，但 Qwen 3.5 在润色、一致性和执行设计要求方面更稳定。这是个人测试，不能直接当采购结论，却足以说明一件事：换一批任务，模型的顺序就可能变化。
选 Llama 4 还是通义千问 Qwen 3.5，先把返工、长上下文和接入维护这三笔账放到自己的业务数据上。
先算返工，别先算参数
在现有素材里，Qwen 3.5 较常被提到的方向是数学、代码和结构化生成。2026 年 4 月 6 日发布的《Gemma 4 vs Qwen 3.5 vs Llama 4》节目综合 Arena 排行榜、官方文件和社区测试，给出的结果同样很分散：Gemma 4 31B 位列开源第三，Qwen 3.5 在多个任务类别领先，Llama 4 Scout 和 Maverick 也进入榜单。
如果业务主要是生成代码、修改前端页面、处理数学问题或输出固定格式，Qwen 3.5 可以排在首轮测试的前面。但“先测”不等于“直接选”。真正需要记录的是：结果能否通过现有测试，格式是否稳定，需要重试多少次，审核人员还要改多久。
更实用的计算方式是：
单次可用结果成本 =（调用或算力成本 + 重试成本 + 人工复核成本）÷ 通过验收的结果数
一个模型的单次调用价格即使更低，只要经常返工，最终成本仍可能更高。反过来，价格较高的模型如果能直接交付，未必不划算。压测时应锁定输入材料、系统提示、采样参数、输出上限和验收规则，否则对比出来的只是两套不同配置。
1000 万 token 很大，价值要看调用方式
一则开源模型社区汇总把 Llama 4 系列的最大上下文窗口列为 1000 万 token。这是 Llama 4 最醒目的规格之一，也让它自然进入超长合同、邮件工单和大型代码库等场景的候选名单。
不过，窗口能装下多少内容，只回答了容量问题。把合同、邮件和工单整批送入之后，模型能否找到指定条款、区分不同版本、给出准确引用，仍要单独测试。能装下，不等于能找准。
长输入还会增加实际处理的 token 数，并影响响应时间和算力占用。业务如果经常需要跨多份文档查找关系，Llama 4 的长窗口可能省去一部分切片和检索工作；如果大多数请求只涉及短文本，最大上下文规格很难转化为实际收益。
采购前还要核对具体型号。Scout、Maverick 不能混成一个配置来估算，实际开放的上下文上限、接口限制和部署要求，应以对应型号的官方文件为准。
接进现有系统，维护账才开始出现
现有素材没有提供 Llama 4 与 Qwen 3.5 在同一硬件、同一并发和同一输入长度下的价格、吞吐与延迟数据。因此，无法仅凭这些材料判断谁一定更便宜，也不能提前写出固定的节省幅度。
更值得检查的是团队手里已经有什么。如果已有 Hugging Face、PyTorch 相关的镜像、推理服务和监控脚本，就要分别验证两种模型接入后需要改多少代码；如果业务已经使用阿里云或通义千问的调用链，也应把迁移和运维工时记入成本。
上线前至少要核对这些问题：具体模型和量化版本能否被现有推理框架稳定加载，结构化输出和工具调用是否符合系统要求，中文术语与公文格式是否稳定，版本升级后能否快速回归和回滚。品牌归属只能决定测试顺序，现有基础设施才会真正影响迁移工期。
如果方案里还准备让 GLM-4-Edge 承担分类或路由任务，可以把它作为第三个候选放进同一套压测。现有材料没有三者同条件的价格和延迟结果，暂时无法判断它能节省多少预算。
把候选模型放进同一张验收表
| 业务场景 | 建议先测 | 重点记录 |
|---|---|---|
| 代码、数学、结构化生成 | Qwen 3.5 | 测试通过情况、格式稳定性、复核时间 |
| 超长合同、工单或代码库 | Llama 4 的长上下文型号 | 精确引用、跨文档检索、延迟和输入成本 |
| 通用对话、页面生成 | Llama 4 与 Qwen 3.5 同测，可加入 Gemma 4 | 盲测偏好、重试次数、输出一致性 |
| 分类和任务路由 | GLM-4-Edge 或其他小模型 | 吞吐、延迟、单次可用结果成本 |
Qwen 3.5 如果能在真实任务里减少返工，就选 Qwen 3.5。Llama 4 如果确实能靠长窗口省掉切片工作，同时保持准确引用，就选 Llama 4。最终方案也可能是多模型路由，但在完成同条件压测之前，不宜先写下成本结论。
参考材料
- 竞技场人工智能 vs 基准测试｜Qwen 3.5 vs Gemma 4
- 我在测试 Gemma 4 与 Qwen 3.5 后的第一印象
- EP03｜Gemma 4 vs Qwen 3.5 vs Llama 4
- Gemma 4 vs Llama 4 vs Qwen 3.5
- 你在用哪個開源模型？為什麼？
其中 Reddit、Facebook 和 Podcast 内容属于社区观察，适合用来确定测试方向，不能替代官方文件和内部压测。
