Qwen vs Llama: cuál elegir en 2026 (benchmark real)
Comparamos las familias Qwen y Llama con datos, no opiniones: 10.000+ runs 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) | 8.15 | 7.9 | 8.1 | 7.9 | 7.5 | $0.11 / $0.80 | 104 tok/s |
| 2 | Qwen 3.6 Max | 7.76 | 7.1 | 7.3 | 7.4 | 7.1 | $1.04 / $6.24 | 39 tok/s |
| 3 | Qwen 3.6 35B base (OpenRouter FP8) | 7.52 | 7.4 | 7.9 | 7.9 | 7.7 | $0.14 / $1.00 | 161 tok/s |
| 4 | Qwen 3-Next 80B Instruct (NIM) | 7.24 | 7.3 | 7.8 | 7.6 | 7.1 | $0.09 / $1.10 | 52 tok/s |
| 5 | Qwen 3.6 27B base (OpenRouter FP8) | 6.68 | 7.2 | 7.4 | 6.7 | 7.2 | $0.29 / $3.20 | 54 tok/s |
| 6 | Llama 3.3 70B (Groq) | 7.94 | 7.7 | 8.1 | 7.9 | 7.3 | $0.59 / $0.79 | 242 tok/s |
| 7 | Llama 4 Scout 17B (Groq preview) | 7.66 | 7.9 | 8.1 | 8.1 | 7.3 | $0.11 / $0.34 | 243 tok/s |
| 8 | Gemma 4 12B (Spark llama-server Q4_K_M) | 6.97 | 7.3 | 7.6 | 7.4 | 7.1 | $0.05 / $0.20 | 24 tok/s |
| 9 | Gemma 4 31B (Spark llama-server Q4_K_M) | 6.97 | 7.1 | 7.4 | 7.4 | 6.8 | $0.12 / $0.37 | 9 tok/s |
| 10 | Gemma 4 12B (Spark llama-server, reasoning) | 6.75 | 7.2 | 7.4 | 7.2 | 7.0 | $0.05 / $0.20 | 24 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.
Contamos con 145 modelos catalogados, 98 testeados y 10.000+ runs 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 / Hermes.
El score global (v3.0) es una función ponderada: calidad 70% + costo 15% + velocidad 7,5% + latencia 7,5%. Tool calling se reporta como insignia aparte (no suma al score global): indica si el modelo soporta herramientas, no su calidad bruta. 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 Qwen3-Coder-Next (OpenRouter FP8) (8.15 vs 7.94 de Llama 3.3 70B (Groq)) — 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).
Empate técnico en calidad: Qwen3-Coder-Next (OpenRouter FP8) y Llama 4 Scout 17B (Groq preview) rinden casi igual (≈7.9/10). Acá no decidimos por vos: si te importa el costo, Qwen3-Coder-Next (OpenRouter FP8) sale $0.11 / $0.80 por millón; si ya tenés Llama 4 Scout 17B (Groq preview) en tu stack, no hay razón para cambiar — la calidad es la misma.
Contenido y marketing: ¿Qwen o Llama?
Qué medimos: blogs, copy y textos largos en español neutro (no traducción del inglés).
Empate técnico en calidad: Qwen3-Coder-Next (OpenRouter FP8) y Llama 3.3 70B (Groq) rinden casi igual (≈8.1/10). Acá no decidimos por vos: si te importa el costo, Qwen3-Coder-Next (OpenRouter FP8) sale $0.11 / $0.80 por millón; si ya tenés Llama 3.3 70B (Groq) en tu stack, no hay razón para cambiar — la calidad es la misma.
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) por poco: 8.1/10 contra 7.9/10 de Qwen3 Coder (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.
Agentes y operaciones: ¿Qwen o Llama?
Qué medimos: multi-turno largo, tool calling y flujos tipo N8N / Hermes.
Empate técnico en calidad: Qwen 3.6 35B base (OpenRouter FP8) y Llama 3.1 8B Instant (Groq) rinden casi igual (≈7.7/10). Acá no decidimos por vos: si te importa el costo, Llama 3.1 8B Instant (Groq) sale $0.05 / $0.08 por millón; si ya tenés Qwen 3.6 35B base (OpenRouter FP8) en tu stack, no hay razón para cambiar — la calidad es la misma.
Resumen: quién gana según tu caso
| Tu caso | Ganador |
|---|---|
| Coding | Empate — Qwen3-Coder-Next (OpenRouter FP8) o Llama 4 Scout 17B (Groq preview) |
| Contenido y marketing | Empate — Qwen3-Coder-Next (OpenRouter FP8) o Llama 3.3 70B (Groq) |
| Razonamiento | Llama 4 Scout 17B (Groq preview) (por calidad) |
| Agentes y operaciones | Empate — Qwen 3.6 35B base (OpenRouter FP8) o Llama 3.1 8B Instant (Groq) |
| 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 Qwen3-Coder-Next (OpenRouter FP8), 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 10.000+ runs 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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