# Qwen 3.6 35B supera DeepSeek V4 Flash em fluxos de trabalho com ferramentas
O modelo Qwen 3.6 35B supera o DeepSeek V4 Flash em benchmarks de fluxos de trabalho agênticos, especialmente em tarefas que envolvem uso intensivo de ferramentas e programação. Esta descoberta surpreende aqueles que acompanham o desempenho de LLMs locais, destacando a eficácia do modelo da Alibaba.
Qwen 3.6 35B se destaca em loops agênticos com ferramentas
Para quem utiliza modelos de linguagem locais em loops agênticos no estilo Hermes, o resultado é inesperado. O Qwen 3.6 35B não apenas compete, mas supera de fato o DeepSeek V4 Flash — justamente nos cenários mais exigentes.
O destaque do modelo da Alibaba aparece em dois contextos principais:
- Fluxos de trabalho pesados em ferramentas, onde o modelo precisa orquestrar múltiplas chamadas de função de forma autônoma.
- Tarefas adjacentes à programação, que exigem raciocínio lógico e geração de código integrada ao uso de ferramentas.
O que isso significa para quem roda LLMs locais
A principal conclusão é direta: quem executa LLMs locais para automação agêntica não está perdendo desempenho ao escolher o Qwen 3.6 35B. Pelo contrário, o modelo se mostra uma alternativa mais eficaz que o DeepSeek V4 Flash nesses cenários específicos.
Os resultados completos do estudo comparativo estão disponíveis no link compartilhado pelo autor: https://t.co/IgfJpWx8U3
Impacto para o ecossistema de IA open-source
Esse tipo de benchmark reforça a competitividade crescente dos modelos abertos de menor porte. O Qwen 3.6 35B, com seus 35 bilhões de parâmetros, demonstra que tamanho não é o único fator determinante em fluxos de trabalho agênticos com ferramentas.
Para desenvolvedores e pesquisadores que dependem de modelos locais em pipelines de automação, o resultado abre novas possibilidades. A escolha entre modelos como o Qwen 3.6 35B e o DeepSeek V4 Flash passa a depender menos da marca e mais do caso de uso específico — e, nesse recorte, o modelo da Alibaba leva vantagem.
