# Gemma 4 против Qwen 3.6: кто возвращает пустой ответ при тесном бюджете токенов?

При одинаковых повседневных запросах и одинаковом бюджете в 1024 токена — какая модель тратит бюджет на размышления и возвращает пустоту?

При одном и том же тесном бюджете модель, которая дольше размышляет, гораздо чаще исчерпывает место, не сказав ничего. Оба сигнала приходят как HTTP 200 — клиент, читающий только код статуса, в обоих случаях видит успех. Лекарство на стороне Qwen — выключить reasoning: на этом корпусе это устраняет сбой полностью.

**Что было зафиксировано.** Один юнит, бэкенд, корпус и бюджет 1024 токена. Режим — штатное reasoning-поведение каждой модели: gemma-4 в режиме по умолчанию, Qwen3.6 с включённым reasoning. Это сравнение дефолтов под давлением, а не идентичных настроек.

| Метрика | gemma-4-26B-A4B (режим по умолчанию) | Qwen3.6-35B-A3B (reasoning включён) |
| --- | --- | --- |
| Пустые ответы под HTTP 200 (answerless), доля запросов | 8.3 % of requests ([lab_repeated](https://agmind.ai/ru/claims/strix.gemma4.interactive2.c1.answerless-default/)) | 58.3 % of requests ([lab_unit_replicated](https://agmind.ai/ru/claims/strix.qwen36.interactive2.c1.answerless-1k/)) |
| Время до первого токена чего угодно, медиана | 282 ms ([lab_repeated](https://agmind.ai/ru/claims/strix.gemma4.interactive2.c1.ttft-any-token/)) | 212 ms ([lab_unit_replicated](https://agmind.ai/ru/claims/strix.qwen36.interactive2.c1.ttft-any-token/)) |
| Время до первого токена ОТВЕТА, медиана | 10768 ms ([lab_repeated](https://agmind.ai/ru/claims/strix.gemma4.interactive2.c1.ttfa-default/)) | 20191 ms ([lab_unit_replicated](https://agmind.ai/ru/claims/strix.qwen36.interactive2.c1.ttfa-thinking/)) |

## Ограничения

Один бюджет, один корпус, дефолты против дефолтов: gemma-4 с подавленным reasoning не тестировалась, а больший бюджет меняет обе цифры. Здесь измерено, как отказывают штатные конфигурации, а не какая модель умнее.

## Связанные доказательства

- https://agmind.ai/ru/reports/answerless-http-200/
- https://agmind.ai/ru/essays/dashboard-lies-both-directions/

Every number above is re-derived from sealed run bundles in CI: https://agmind.ai/claims.json (CC BY 4.0).
Source page: https://agmind.ai/ru/compare/gemma4-vs-qwen36-answerless/