GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Qwen 2.5 72B vs Qwen 2.5 32B Instruct

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Qwen 2.5 72B vs Qwen 2.5 32B Instruct: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد Qwen 2.5 72B من Alibaba وQwen 2.5 32B Instruct من Alibaba من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Qwen 2.5 72B نافذة سياق بحجم 128K رمز بسعر $0.35/$0.70 لكل مليون رمز، بينما يوفر Qwen 2.5 32B Instruct سياقًا بحجم 131.1K رمز بسعر $0.18/$0.36 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

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

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Alibaba

Qwen 2.5 72B

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج Qwen 2.5 72B من Alibaba مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 64 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 44/100 (بتكلفة $0.35/$0.7 لكل مليون رمز).

Intelligence Index44 / 100
Input Token:

$0.35 / 1M

Output Token:

$0.70 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

45.2%

Alibaba

Qwen 2.5 32B Instruct

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج Qwen 2.5 32B Instruct من Alibaba مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 131K وسرعة 85 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 41/100 (بتكلفة $0.18/$0.36 لكل مليون رمز).

Intelligence Index41 / 100
Input Token:

$0.18 / 1M

Output Token:

$0.36 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

40.8%

أهم الفروقات في لمحة

  • Qwen 2.5 32B Instruct is 1.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Qwen 2.5 32B Instruct has a larger context window (131K vs 128K tokens).
  • Qwen 2.5 32B Instruct is faster at 85 tok/s vs 64 tok/s.
  • Qwen 2.5 72B leads on SWE-bench coding (45.2% vs 40.8%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureQwen 2.5 72BQwen 2.5 32B Instruct
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4441
Provider
AlibabaAlibaba
Input Price
Cost per million input tokens
$0.35 / 1M$0.18 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.70 / 1M$0.36 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.19 / 1M$0.10 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
64 tok/s85 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
45.2%40.8%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
52.8%48.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.07 / 1M$0.04 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
Qwen 2.5 72B
+4.4% SWE-bench lead
Cost
Qwen 2.5 32B Instruct
1.9x cheaper monthly runtime
Speed
Qwen 2.5 32B Instruct
+33% faster generation
Context
Qwen 2.5 32B Instruct
131.1K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

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

Qwen 2.5 72BQwen 2.5 32B Instruct
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

45.2%vs40.8%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

52.8%vs48.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

71.4%vs67.2%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1282ptsvs1255pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

7.2%vs5.6%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

28.1%vs26.2%
SciCode (Scientific Computing)

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

28.9%vs26.5%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

46.5%vs42.1%
AIME (Advanced Math Competition)

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

59.2%vs52.3%
Long-Context Reasoning

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

66.8%vs64%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

64 tok/s vs85 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
Qwen 2.5 72B0.61s
Qwen 2.5 32B Instruct0.48s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen 2.5 72B8.42s
Qwen 2.5 32B Instruct6.36s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Qwen 2.5 72B Monthly API Bill
$1.26 / month
$0.35/1M in · $0.7/1M out
Qwen 2.5 32B Instruct Monthly API Bill
$0.65 / month
$0.18/1M in · $0.36/1M out
Qwen 2.5 32B Instruct saves approximately $0.61 / month (49%) under this workload.1.9x Savings

Qwen 2.5 72B · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (SWE-bench Verified 45.2% · GPQA Diamond 52.8%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 64 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 610 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (72B) 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

Qwen 2.5 32B Instruct · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 131K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (SWE-bench Verified 40.8% · GPQA Diamond 48.5%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 85 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 480 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.

MetricQwen 2.5 72BQwen 2.5 32B Instruct
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.28$0.16
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
32K28K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureQwen 2.5 72BQwen 2.5 32B Instruct
Official API Model ID (SDK)qwen-2-5-72b-instructqwen-2-5-32b-instruct
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2024-092024-09
Knowledge CutoffSeptember 2024June 2024
ArchitectureDense Autoregressive TransformerDense Autoregressive Transformer
Parameters72B32B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (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 128K windowFlat rate ($0.18/1M in) across full 131K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.07/1M tokensCached input at $0.036/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 45 GB VRAM (4-bit Quantized) · 155 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 ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Qwen 2.5 72B vs Qwen 2.5 32B Instruct: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen 2.5 72B or Qwen 2.5 32B Instruct?

Qwen 2.5 72B is more intelligent. It scores 44 compared with 41 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen 2.5 32B Instruct is faster, generating 85 tokens per second compared with 64 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen 2.5 32B Instruct is cheaper at $0.10 per 1M tokens blended, compared with $0.19 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Qwen 2.5 32B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 0.61s.

Which model has a larger context window?

Qwen 2.5 32B Instruct has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من Qwen 2.5 72B (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وQwen 2.5 32B Instruct (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 Qwen 2.5 72B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Qwen 2.5 32B Instruct سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Qwen 2.5 32B Instruct الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Qwen 2.5 72B أم Qwen 2.5 32B Instruct؟+

يتصدر Qwen 2.5 72B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Qwen 2.5 72B وQwen 2.5 32B Instruct؟+

يبلغ سعر Qwen 2.5 72B نحو $0.35 / $0.70 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Qwen 2.5 32B Instruct نحو $0.18 / $0.36. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Qwen 2.5 32B Instruct الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Qwen 2.5 72B سياقًا بحجم 128K رمز مقابل 131.1K رمز لنموذج Qwen 2.5 32B Instruct، بينما يتفوق Qwen 2.5 32B Instruct 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 & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Alibaba وAlibaba وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).