Head-to-Head Model Comparison

DeepSeek Chat vs Qwen3.5 9B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

DeepSeek ChatProfile

Qwen3.5 9BProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

DeepSeek

DeepSeek Chat

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج DeepSeek Chat من DeepSeek مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1M وسرعة 75 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 50/100 (بتكلفة $0.28/$0.42 لكل مليون رمز).

Intelligence Index50 / 100

Input Token:

$0.28 / 1M

Output Token:

$0.42 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

54%

Alibaba

Qwen3.5 9B

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج Qwen3.5 9B من Alibaba مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 165 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 70/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index70 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

أهم الفروقات في لمحة

Qwen3.5 9B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
DeepSeek Chat has a larger context window (1M vs 262K tokens).
Qwen3.5 9B is faster at 165 tok/s vs 75 tok/s.

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	DeepSeek Chat	Qwen3.5 9B
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	50	70
Provider	DeepSeek	Alibaba
Input Price Cost per million input tokens	$0.28 / 1M	$0.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.42 / 1M	$0.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.12 / 1M	$0.00 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	1M tokens~1,500 A4 pages of text	262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	16K	8K
Throughput Speed Tokens generated per second	75 tok/s	165 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	54%	N/A
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	65%	N/A
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.03 / 1M	$0.00 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework

Coding

Evaluations ongoing

Cost

Qwen3.5 9B

1.0x cheaper monthly runtime

Speed

Qwen3.5 9B

+120% faster generation

Context

DeepSeek Chat

1M tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

DeepSeek ChatQwen3.5 9B

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

54%vsN/A

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

65%vsN/A

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

79.5%vs68%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1335ptsvs1230pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

10.8%vsN/A

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

36%vsN/A

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

33.5%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

56.5%vsN/A

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

74%vsN/A

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

82.5%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs165 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

DeepSeek Chat0.52s

Qwen3.5 9B0.22s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

DeepSeek Chat7.19s

Qwen3.5 9B3.25s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

DeepSeek Chat Monthly API Bill

$0.84 / month

$0.28/1M in · $0.42/1M out

Qwen3.5 9B Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Qwen3.5 9B saves approximately $0.84 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

DeepSeek Chat · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 1M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 54% · GPQA Diamond 65%)
سرعة توليد عالية تبلغ 75 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 520 مللي ثانية
أوزان مفتوحة (671B Total (37B )) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama

Considerations & Trade-offs

يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Qwen3.5 9B · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (MMLU-Pro 68% · Arena Elo 1230)
سرعة توليد عالية تبلغ 165 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 220 مللي ثانية
أوزان مفتوحة (9B) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama

Considerations & Trade-offs

يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	DeepSeek Chat	Qwen3.5 9B
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.15	$0.00
Output Tokens / Task Tokens generated per task	35K	10K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	DeepSeek Chat	Qwen3.5 9B
Official API Model ID (SDK)	deepseek-chat	qwen3-5-9b-instruct
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2025-12	2026-02
Knowledge Cutoff	September 2025	December 2025
Architecture	Multi-Head Latent Attention (MLA) Sparse MoE	Compact Dense Autoregressive Transformer
Parameters	671B Total (37B Active)	9B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($0.28/1M in) across full 1000K window	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.028/1M (no extra cache-write fee)	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI Agent	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning Support	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token)	Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1443 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 6 GB VRAM (4-bit Quantized) · 19 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier Classification	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalities	text	text
Output Modalities	text	text

DeepSeek Chat vs Qwen3.5 9B: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, DeepSeek Chat or Qwen3.5 9B?

Qwen3.5 9B is more intelligent. It scores 70 compared with 50 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen3.5 9B is faster, generating 165 tokens per second compared with 75 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen3.5 9B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.12 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Qwen3.5 9B has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.52s.

Which model has a larger context window?

DeepSeek Chat has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 262.1K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من DeepSeek Chat (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وQwen3.5 9B (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Qwen3.5 9B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Qwen3.5 9B سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Qwen3.5 9B الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، DeepSeek Chat أم Qwen3.5 9B؟+

يتصدر Qwen3.5 9B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين DeepSeek Chat وQwen3.5 9B؟+

يبلغ سعر DeepSeek Chat نحو $0.28 / $0.42 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Qwen3.5 9B نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Qwen3.5 9B الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم DeepSeek Chat سياقًا بحجم 1M رمز مقابل 262.1K رمز لنموذج Qwen3.5 9B، بينما يتفوق Qwen3.5 9B في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

DeepSeek Chat vs Qwen3.5 9B

بدّل وقارن بين أي نموذجين

DeepSeek Chat

Qwen3.5 9B

من يتفوق في كل مجال؟

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

زمن الاستجابة والسرعة

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

DeepSeek Chat · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Qwen3.5 9B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

المواصفات التقنية

DeepSeek Chat vs Qwen3.5 9B: إجابات سريعة (FAQ)

الحكم النهائي

الأسئلة الشائعة (FAQ)

Related reading