DeepSeek与通义千问编程能力对比评测
在深入对比DeepSeek V4-Pro与通义千问Qwen3.6系列的编程性能时，一个值得关注的差异点在于：前者在终端编程与智能体任务的实际演示中表现出色，但缺乏公开的量化基准分数；而后者则在Terminal-Bench、SWE-bench、SkillsBench、SciCode等多个权威编程评测中均公布了持续提升的具体得分。综合各项数据来看，Qwen3.6-Max-Preview展现了当前最为全面的综合编程实力。
如果您正在评估这两款主流大模型的代码能力，关键在于厘清它们在不同评测维度和实际应用场景中的表现特点。下面，我们将基于最新的实测结果与基准测试数据，进行一次系统性的横向对比分析。
一、依据终端编程基准 Terminal-Bench 2.0 对比
Terminal-Bench 2.0基准用于评估大模型在真实Linux终端环境下的操作能力，涵盖命令生成、路径导航、文件处理与调试执行等任务，高度强调工程实践的落地性。
首先分析DeepSeek V4-Pro。该模型在Terminal-Bench 2.0中未公布具体分数，但其官方技术报告强调其“智能体编程能力达到当前开源模型最佳水平”。在实际案例测试中，它成功完成了一个多步骤的终端协同任务——搭建《怪奇物语》主题网站，全程耗时约5分钟，且未出现中断或重试，执行流程相当流畅。
再看通义千问Qwen3.6系列。Qwen3.6-Plus在此基准测试中获得了 59.3 分。而性能更强的Qwen3.6-Max-Preview相比前代提升了 3.8分，推算得分达到 63.1 分。值得注意的是，Qwen3.6-27B也取得了 59.3 分，与Plus版本持平，但作为稠密模型，其在部署便捷性和响应稳定性方面通常更具优势。
二、依据软件工程任务 SWE-bench Verified 对比
SWE-bench Verified基准聚焦于GitHub真实仓库级别的缺陷修复与功能补全任务，要求模型能够理解复杂的代码上下文、准确定位错误并生成可运行的补丁，技术难度较高。
在SWE-bench Verified评测中，Qwen3.6-27B取得了 77.2 分的优异成绩，这一表现甚至超越了前代更大规模的Qwen3.5-397B-A17B模型（76.2分）。
DeepSeek V4-Pro同样未在此基准公布官方得分。不过，其在另一个真实世界智能体任务评测Claw-Eval中，端到端任务完成率有显著提升。实测案例显示，它成功构建了一个包含首页、角色页、剧情页的完整静态网站，涉及HTML、CSS、JavaScript的文件结构与交互逻辑，展现了扎实的软件工程实现能力。
至于Qwen3.6-Plus，虽然未披露具体数值，但阿里云官方宣称其“性能超越了GLM-5、Kimi-K2.5等参数量为其2-3倍的竞品模型”，这间接表明其已处于行业第一梯队的水平。
三、依据智能体技能执行 SkillsBench 对比
SkillsBench基准测试模型调用工具链（如Git、curl、Python解释器）来完成跨工具协作任务的能力，直接反映了智能体编程的成熟度与实用性。
Qwen3.6-Max-Preview在此项评测中表现突出，相比Qwen3.6-Plus提升了 9.9分。以Plus版的原始分48.0分为基础推算，Max-Preview的分数达到了 57.9 分。
DeepSeek V4-Pro官方再次强调其在“智能体编程评测中达到当前开源模型最佳水平”，但未给出SkillsBench的具体分数。不过，从其实测案例可窥见一斑：它完成了“龙虾与爱马仕话题热度对比图”任务，该任务涵盖了网络数据爬取、数据清洗、Matplotlib可视化及图像导出的完整流程，恰好属于SkillsBench评测中的高阶任务类型。
Qwen3.6-27B在SkillsBench中得分为 48.2，较前代模型有明显进步，但分数仍低于Max-Preview版本。
四、依据科学代码生成 SciCode 对比
SciCode基准评估模型在物理、化学、生物等科学计算场景下，生成正确且可执行代码的能力，对领域专业知识与代码实现的融合度要求极高。
在这一专业领域，Qwen3.6-Max-Preview再次展现了强大的进化能力，相比Qwen3.6-Plus提升了 10.8分。以Plus版的原始分51.3分推算，Max-Preview的分数为 62.1 分。
DeepSeek V4-Pro在数学与STEM类评测中被评价为“超越当前所有已公开评测的开源模型”。一个有趣的实测案例是，它完成了《未来启示录：AGI 降临》文字策略冒险小游戏的开发，其中包含了复杂的状态机管理、随机事件引擎与回合制战斗逻辑，体现了其强大的算法建模与实现能力。
虽然Qwen3.6-Plus未公布SciCode分数，但Qwen3.6-27B在另一个高难度科学知识问答基准GPQA Diamond中获得了 87.8 的高分，这从侧面印证了该系列模型在科学知识支撑与代码生成方面的综合强度。
五、依据真实场景多模态编程能力对比
最后这个维度考察模型能否结合界面截图、设计稿或自然语言描述来生成前端代码，并支持后续的交互式修改，这属于智能体编程的前沿应用方向。
Qwen3.6-Plus明确支持“基于界面截图、设计稿或自然图文描述完成前端页面生成、代码补全与交互修改”。实测表明，它已经实现了“视觉理解界面→生成对应代码→调用工具完成迭代修改”的端到端工作流。
DeepSeek V4支持高达1M的超长上下文窗口与多模态输入。在实测中，它能根据“80年代复古科幻与悬疑惊悚氛围”这样的抽象风格提示，生成完整的HTML页面结构及CSS动态效果。不过，官方并未明确披露其是否原生支持图像输入的解析与理解。
Qwen3.6-27B与Qwen3.6-35B-A3B的视觉语言能力保持一致，均原生支持图像、视频与文本的混合输入，可以高效处理视觉推理、文档理解与多模态代码生成等复杂任务。
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DeepSeekV4-Pro在终端编程与智能体任务中表现流畅，但未公布多项基准的量化分数。通义千问Qwen3 6系列则在Terminal-Bench、SWE-bench、SkillsBench、SciCode等基准测试中均有明确得分且持续提升。综合来看，Qwen3 6-Max-Preview展现了最强的综合编程能力，尤其在科学代码生成和智能体技能方面进步显著
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