Head-to-Head Model Comparison

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B vs QwQ 32B Preview

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-R1 Distill Llama 70BProfile

QwQ 32B PreviewProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

DeepSeek

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B

استدلال منطقي مفتوح الأوزان

نموذج DeepSeek-R1 Distill Llama 70B من DeepSeek مصمم خصيصاً لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 131K وسرعة 48 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 48/100 (بتكلفة $0.35/$1.05 لكل مليون رمز).

Intelligence Index48 / 100

Input Token:

$0.35 / 1M

Output Token:

$1.05 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

57.5%

Alibaba

QwQ 32B Preview

استدلال منطقي مفتوح الأوزان

نموذج QwQ 32B Preview من Alibaba مصمم خصيصاً لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 33K وسرعة 52 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 47/100 (بتكلفة $0.2/$0.6 لكل مليون رمز).

Intelligence Index47 / 100

Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

54.2%

أهم الفروقات في لمحة

QwQ 32B Preview is 1.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B has a larger context window (131K vs 33K tokens).
QwQ 32B Preview is faster at 52 tok/s vs 48 tok/s.
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B leads on SWE-bench coding (57.5% vs 54.2%).

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

Feature	DeepSeek-R1 Distill Llama 70B	QwQ 32B Preview
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	48	47
Provider	DeepSeek	Alibaba
Input Price Cost per million input tokens	$0.35 / 1M	$0.20 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$1.05 / 1M	$0.60 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.20 / 1M	$0.14 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	131.1K tokens~197 A4 pages of text	32.8K tokens~49 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	8K	8K
Throughput Speed Tokens generated per second	48 tok/s	52 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	57.5%	54.2%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	70%	65.2%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.04 / 1M	$0.05 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework

Coding

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B

+3.3% SWE-bench lead

Cost

QwQ 32B Preview

1.7x cheaper monthly runtime

Speed

QwQ 32B Preview

+8% faster generation

Context

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B

131.1K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

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

DeepSeek-R1 Distill Llama 70BQwQ 32B Preview

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

57.5%vs54.2%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

70%vs65.2%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

78.6%vs74.8%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1330ptsvs1312pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

11.2%vs9.8%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

34.2%vs29.5%

SciCode (Scientific Computing)

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

39.8%vs36.2%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

60.5%vs58.4%

AIME (Advanced Math Competition)

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

70%vs79.7%

Long-Context Reasoning

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

70.5%vs60.1%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

48 tok/s vs52 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-R1 Distill Llama 70B0.88s

QwQ 32B Preview0.82s

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

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B11.30s

QwQ 32B Preview10.44s

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-R1 Distill Llama 70B Monthly API Bill

$1.52 / month

$0.35/1M in · $1.05/1M out

QwQ 32B Preview Monthly API Bill

$0.92 / month

$0.2/1M in · $0.6/1M out

QwQ 32B Preview saves approximately $0.61 / month (40%) under this workload.1.7x Savings

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 131K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (SWE-bench Verified 57.5% · GPQA Diamond 70%)
سرعة توليد عالية تبلغ 48 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 880 مللي ثانية
أوزان مفتوحة (70B) 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

QwQ 32B Preview · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 33K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (SWE-bench Verified 54.2% · GPQA Diamond 65.2%)
سرعة توليد عالية تبلغ 52 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 820 مللي ثانية
أوزان مفتوحة (32B) 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-R1 Distill Llama 70B	QwQ 32B Preview
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.42	$0.45
Output Tokens / Task Tokens generated per task	27K	22K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	21K	18K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	DeepSeek-R1 Distill Llama 70B	QwQ 32B Preview
Official API Model ID (SDK)	deepseek-reasoner	qwq-32b-instruct
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2025-01	2024-11
Knowledge Cutoff	July 2024	September 2024
Architecture	Dense Distilled Reasoning Transformer	Reinforcement Learning Reasoning Transformer
Parameters	70B	32B
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 ($0.35/1M in) across full 131K window	Flat rate ($0.2/1M in) across full 33K window
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.035/1M (no extra cache-write fee)	Cached input at $0.05/1M tokens
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
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) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 20 GB VRAM (4-bit Quantized) · 69 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-R1 Distill Llama 70B vs QwQ 32B Preview: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, DeepSeek-R1 Distill Llama 70B or QwQ 32B Preview?

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B is more intelligent. It scores 48 compared with 47 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

QwQ 32B Preview is faster, generating 52 tokens per second compared with 48 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

QwQ 32B Preview is cheaper at $0.14 per 1M tokens blended, compared with $0.20 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

QwQ 32B Preview has lower latency, with a time to first token of 0.82s compared with 0.88s.

Which model has a larger context window?

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32.8K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من DeepSeek-R1 Distill Llama 70B (مثالي لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وQwQ 32B Preview (مثالي لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق DeepSeek-R1 Distill Llama 70B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم QwQ 32B Preview سرعة توليد أعلى، بينما يُعد QwQ 32B Preview الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، DeepSeek-R1 Distill Llama 70B أم QwQ 32B Preview؟+

يتصدر DeepSeek-R1 Distill Llama 70B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين DeepSeek-R1 Distill Llama 70B وQwQ 32B Preview؟+

يبلغ سعر DeepSeek-R1 Distill Llama 70B نحو $0.35 / $1.05 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر QwQ 32B Preview نحو $0.20 / $0.60. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد QwQ 32B Preview الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم DeepSeek-R1 Distill Llama 70B سياقًا بحجم 131.1K رمز مقابل 32.8K رمز لنموذج QwQ 32B Preview، بينما يتفوق QwQ 32B Preview 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-R1 Distill Llama 70B vs QwQ 32B Preview

بدّل وقارن بين أي نموذجين

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B

QwQ 32B Preview

من يتفوق في كل مجال؟

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

زمن الاستجابة والسرعة

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

QwQ 32B Preview · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

المواصفات التقنية

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B vs QwQ 32B Preview: إجابات سريعة (FAQ)

الحكم النهائي

الأسئلة الشائعة (FAQ)

Related reading