#### 内容简介 原文将阿里巴巴的 Qwen 3.5 与谷歌的 Gemma 4 的“官方基准测试”汇总到一张对照表中，按不同模型规模（2B/4B/27B/31B，以及两家的 MoE 版本）逐项比较表现，呈现出整体“势均力敌、各有强项”的格局。从表格结果看，Qwen 3.5 在 MMLU-Pro、GPQA Diamond、TAU2-Bench 等偏通用能力与工具/代理任务相关的指标上多处领先；Gemma 4 在部分代码竞技（如 Codeforces ELO）与多语（MMMLU）以及数学相关项（如 AIME 2026）上表现更突出或接近。作者强调数据均来自双方模型卡与官方材料，空白项则代表官方未提供该尺寸的测试结果。 #### 社区观点 不少人认为，把两家“官方榜单”放在同一张表里很有参考价值，但仍需警惕不同团队在评测设置、采样策略、工具调用方式等细节上的差异，横向对比只能作为选型线索而非定论。 也有人从结果解读出清晰的“取向差异”：Qwen 3.5 更像面向通用推理与代理/工具任务的均衡型模型，而 Gemma 4 在代码竞技与部分数学项上更具优势，适合对这些能力更敏感的场景。 还有观点指出，表中存在不少 N/A 与缺失项，意味着结论会被“可见数据范围”所塑造；在真实落地前，仍应结合自身任务做小规模对照评测（离线指标 + 在线 A/B），关注成本、延迟、上下文长度、可控性与生态工具链等非榜单因素。 #### 内容导读 这篇资料可以按“三步”读完并快速建立判断框架： 第一步先看“同规模对比”，例如 27B 对 31B、MoE 对 MoE，避免因参数规模不同导致的直觉误判。 第二步理解每个基准大致在测什么：MMLU-Pro/GPQA 更偏知识与推理，LiveCodeBench/Codeforces 更偏编程能力，TAU2-Bench 与 HLE 更贴近工具使用与代理式任务，多模态项（MMMU Pro、MATH-Vision）则关注视觉推理。 第三步把指标映射到你的需求：如果你更在意通用推理、代理工作流与工具调用表现，可优先关注 Qwen 在相关条目的领先幅度；如果你核心场景是高强度竞赛式编程或特定数学题型，则应重点看 Gemma 在相应条目上的结果。最后，建议把这张表当作“选型起点”，再用自己的数据与约束条件（成本/吞吐/部署方式）做最终取舍。