Qwen vs Llama: cuál elegir en 2026 (benchmark real)
Comparamos las familias Qwen y Llama con datos, no opiniones: 8.000+ tests reales evaluados con LLM-as-Judge Phi-4 local, en los 4 pilares del emprendedor (coding, contenido, razonamiento, agentes) + costo y velocidad reales.
Qwen vs Llama: tabla comparativa
| # | Modelo | Global | Coding | Contenido | Razon. | Agentes | $ in/out per M | Velocidad |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-Coder-Next (OpenRouter FP8) | 8.10 | 8.0 | 8.1 | 7.8 | 7.8 | $0.11 / $0.80 | 104 tok/s |
| 2 | Qwen 3.6 35B base (OpenRouter FP8) | 7.15 | 7.3 | 7.7 | 7.7 | 7.5 | $0.14 / $1.00 | 161 tok/s |
| 3 | Qwen 3-Next 80B Instruct (NIM) | 7.09 | 7.4 | 7.7 | 7.4 | 7.2 | $0.09 / $1.10 | 52 tok/s |
| 4 | Qwen 3.6 Max | 6.95 | 6.7 | 6.8 | 6.9 | 6.7 | $1.04 / $6.24 | 39 tok/s |
| 5 | Qwen 3.6 27B base (OpenRouter FP8) | 6.14 | 6.9 | 7.0 | 6.4 | 6.9 | $0.29 / $3.20 | 54 tok/s |
| 6 | Llama 4 Scout 17B (Groq preview) | 8.22 | 8.3 | 8.4 | 8.4 | 7.8 | $0.11 / $0.34 | 243 tok/s |
| 7 | Llama 3.3 70B (Groq) | 7.99 | 8.0 | 8.2 | 8.0 | 7.6 | $0.59 / $0.79 | 242 tok/s |
| 8 | Llama 3.1 8B Instant (Groq) | 7.51 | 8.2 | 8.4 | 7.9 | 8.1 | $0.05 / $0.08 | 367 tok/s |
| 9 | Gemma 4 12B (Spark llama-server Q4_K_M) | 7.00 | 7.5 | 7.6 | 7.5 | 7.3 | $0.05 / $0.20 | 24 tok/s |
| 10 | Gemma 4 31B (Spark llama-server Q4_K_M) | 6.75 | 7.1 | 7.3 | 7.3 | 6.9 | $0.12 / $0.37 | 9 tok/s |
¿Qué mide este benchmark?
No es un benchmark académico (para eso están MMLU, HumanEval o SWE-bench). Es un benchmark aplicado para emprendedores hispanohablantes: mide qué modelo conviene poner en producción para casos reales, con lo que los benchmarks oficiales no cubren — costo en provider real, velocidad, español neutro y agentes multi-turno.
Cada modelo corre 8.000+ tests reales evaluados por un LLM-as-Judge local (Phi-4, de Microsoft — sin conflicto de interés), en 4 pilares:
- Coding — generar código, JSON estructurado y debugging en tareas reales (plugins WordPress, scripts, templates de N8N).
- Contenido y marketing — blogs, copy y textos largos en español neutro (no traducción del inglés).
- Razonamiento — matemáticas, lógica formal y planificación multi-paso.
- Agentes y operaciones — multi-turno largo, tool calling y flujos tipo N8N / OpenClaw.
El score global es una función ponderada: calidad 50% + costo 20% + tool calling 15% + velocidad 7,5% + latencia 7,5%. Por eso un modelo barato y rápido puede ganarle a uno "más inteligente" pero caro — porque mide valor para producción, no solo capacidad bruta. Metodología y tests completos.
Veredicto rápido
En el cómputo global gana Llama 4 Scout 17B (Groq preview) (8.22 vs 8.10 de Qwen3-Coder-Next (OpenRouter FP8)) — empujado por costo y velocidad. Pero no hay ganador universal: cambia por tipo de trabajo. El enfrentamiento real, abajo.
Qwen vs Llama por tipo de trabajo
Coding: ¿Qwen o Llama?
Qué medimos: generar código, JSON estructurado y debugging en tareas reales (plugins WordPress, scripts, templates de N8N).
En calidad pura de este pilar gana Llama 4 Scout 17B (Groq preview) por poco: 8.3/10 contra 8.0/10 de Qwen3-Coder-Next (OpenRouter FP8) (Δ 0.2). A $0.11 / $0.34 por millón. Si tu prioridad es costo o velocidad, el ganador puede cambiar — ajustalo en la calculadora.
Contenido y marketing: ¿Qwen o Llama?
Qué medimos: blogs, copy y textos largos en español neutro (no traducción del inglés).
En calidad pura de este pilar gana Llama 3.1 8B Instant (Groq) por poco: 8.4/10 contra 8.1/10 de Qwen3-Coder-Next (OpenRouter FP8) (Δ 0.3). A $0.05 / $0.08 por millón. Si tu prioridad es costo o velocidad, el ganador puede cambiar — ajustalo en la calculadora.
Razonamiento: ¿Qwen o Llama?
Qué medimos: matemáticas, lógica formal y planificación multi-paso.
En calidad pura de este pilar gana Llama 4 Scout 17B (Groq preview) claramente: 8.4/10 contra 7.8/10 de Qwen3 Coder (Δ 0.6). A $0.11 / $0.34 por millón. Si tu prioridad es costo o velocidad, el ganador puede cambiar — ajustalo en la calculadora.
Agentes y operaciones: ¿Qwen o Llama?
Qué medimos: multi-turno largo, tool calling y flujos tipo N8N / OpenClaw.
En calidad pura de este pilar gana Llama 3.1 8B Instant (Groq) por poco: 8.1/10 contra 7.8/10 de Qwen3-Coder-Next (OpenRouter FP8) (Δ 0.3). A $0.05 / $0.08 por millón. Si tu prioridad es costo o velocidad, el ganador puede cambiar — ajustalo en la calculadora.
Resumen: quién gana según tu caso
| Tu caso | Ganador |
|---|---|
| Coding | Llama 4 Scout 17B (Groq preview) (por calidad) |
| Contenido y marketing | Llama 3.1 8B Instant (Groq) (por calidad) |
| Razonamiento | Llama 4 Scout 17B (Groq preview) (por calidad) |
| Agentes y operaciones | Llama 3.1 8B Instant (Groq) (por calidad) |
| Costo más bajo | Llama 3.1 8B Instant (Groq) ($0.05 / $0.08) |
| Más rápido | Llama 3.1 8B Instant (Groq) (367 tok/s) |
Preguntas frecuentes
¿Qwen o Llama es mejor en 2026?
Depende de la tarea. En el cómputo global de nuestro benchmark gana Llama 4 Scout 17B (Groq preview), pero el mejor por pilar cambia (ver arriba). La pregunta correcta es "mejor para qué caso".
¿Estos datos de dónde salen?
De un benchmark abierto con 8.000+ tests reales y LLM-as-Judge local (Phi-4, Microsoft, sin conflicto de interés). Código y resultados en GitHub.
¿Cuál es más barato para agentes con volumen?
Mirá la columna de costo en la tabla. Para 1.000+ calls/mes, el costo por millón de tokens domina el ROI por encima de diferencias chicas de calidad. Filtralo por tu presupuesto en la calculadora.
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