DeepSeek_V4与通义千问编程能力深度测评：权威对比榜单
在对比DeepSeek V4-Pro与通义千问Qwen3.6系列的编程性能时，一个核心差异在于评测透明度：前者在终端编程与智能体任务中展现强大实操能力但缺乏量化基准分数，而后者则在Terminal-Bench、SWE-bench、SkillsBench、SciCode等多项权威编程基准中均提供了明确的、持续提升的量化结果。综合各项数据，Qwen3.6-Max-Preview展示了当前最强的综合编程实力。
要准确评估这两大模型的编程能力，关键在于剖析它们在不同评测维度和实际任务类型中的具体表现。以下基于公开的基准测试结果与实测案例，进行直接的横向对比分析。
一、依据终端编程基准 Terminal-Bench 2.0 对比
Terminal-Bench 2.0评估模型在真实Linux终端环境下的实操能力，涵盖命令生成、路径导航、文件操作与调试执行，其设计高度强调工程落地的实用性。
DeepSeek V4-Pro未在此基准公布具体分数，但其官方技术报告强调其“智能体编程能力为当前开源模型最佳”。在社区实测中，它成功执行了一个多步骤终端协同任务——完整搭建一个《怪奇物语》主题网站，全程耗时约5分钟且无中断重试，展现了流畅的任务执行力。
Qwen3.6系列则提供了明确的量化成绩。Qwen3.6-Plus在此基准中获得 59.3 分。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作为稠密模型也取得了 59.3 分，与Plus版持平，通常在部署稳定性和响应速度上更具优势。
二、依据软件工程任务 SWE-bench Verified 对比
SWE-bench Verified聚焦于GitHub真实仓库级的缺陷修复与功能补全任务，要求模型深入理解复杂代码上下文、精准定位问题并生成可运行的补丁，挑战性极高。
在该基准中，Qwen3.6-27B取得了 77.2 分的成绩，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同样未公布官方得分。不过，其在另一真实世界智能体评测Claw-Eval中，端到端任务完成率有显著提升。实测案例显示，它能够成功构建一个包含首页、角色页、剧情页的完整静态网站，涉及HTML、CSS、JS的文件架构与交互逻辑，证明了其扎实的软件工程实现能力。
Qwen3.6-Plus虽未披露具体数值，但阿里云官方宣称其“超越了GLM-5、Kimi-K2.5等参数量为其2-3倍的竞品”，这间接表明其已跻身第一梯队水平。
三、依据智能体技能执行 SkillsBench 对比
SkillsBench测试模型调用工具链（如Git、curl、Python解释器）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自动化水平。
Qwen3.6-Max-Preview在此表现突出，相比Qwen3.6-Plus提升了 9.9分。以Plus版的原始分48.0推算，Max-Preview的分数达到 57.9 分。
DeepSeek V4-Pro官方再次宣称其在“智能体编程评测中达到当前开源模型最佳水平”，但未提供SkillsBench具体分数。其实测案例颇具代表性：它完成了“龙虾与爱马仕话题热度对比图”任务，该任务完整涵盖了网络爬取、数据清洗、Matplotlib可视化及图像导出的全流程，恰好属于SkillsBench评估的高阶技能范畴。
Qwen3.6-27B在SkillsBench中得分为 48.2，虽较前代有显著提升，但仍低于Max-Preview版本。
四、依据科学代码生成 SciCode 对比
SciCode评估模型在物理、化学、生物等学科场景下，生成正确且可执行的科学计算代码的能力，对领域专业知识与代码的融合度要求极高。
在这一领域，Qwen3.6-Max-Preview再次展现出强大的进化能力，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”。一个有趣的社区实测案例是，它独立完成了《未来启示录：AGI 降临》文字策略冒险小游戏的开发，其中实现了复杂的状态机管理、随机事件引擎与回合制战斗逻辑，体现了其出色的算法建模与系统设计能力。
虽然Qwen3.6-Plus未公布SciCode分数，但Qwen3.6-27B在另一高难度科学知识问答基准GPQA Diamond中获得了 87.8 的高分，侧面印证了该系列模型在科学知识支撑上的深厚功底。
五、依据真实场景多模态编程能力对比
此维度考察模型能否结合界面截图、设计稿或自然语言描述生成前端代码，并支持后续的交互式修改，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、交互修改”。实测验证，其已打通“视觉理解→代码生成→工具调用修改”的端到端工作流。
DeepSeek V4支持1M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”这类抽象提示，生成完整的HTML页面结构及CSS动态效果。不过，其官方文档未明确披露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，能够处理视觉推理、文档理解等复杂的多模态任务。