Head-to-Head Model Comparison

Qwen 2.5 Coder 32B vs DeepSeek-Coder-V2 236B

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.

Qwen 2.5 Coder 32BProfile

DeepSeek-Coder-V2 236BProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Alibaba

Qwen 2.5 Coder 32B

متخصص برمجة مفتوح الأوزان

نموذج Qwen 2.5 Coder 32B من Alibaba مصمم خصيصاً لـتطوير البرمجيات وتوليد الأكواد بأوزان مفتوحة قابلة للاستضافة الذاتية، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 78 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 43/100 (بتكلفة $0.2/$0.6 لكل مليون رمز).

Intelligence Index43 / 100

Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

48.6%

DeepSeek

DeepSeek-Coder-V2 236B

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج DeepSeek-Coder-V2 236B من DeepSeek مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 74 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 42/100 (بتكلفة $0.14/$0.28 لكل مليون رمز).

Intelligence Index42 / 100

Input Token:

$0.14 / 1M

Output Token:

$0.28 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

42.1%

أهم الفروقات في لمحة

DeepSeek-Coder-V2 236B is 1.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Qwen 2.5 Coder 32B is faster at 78 tok/s vs 74 tok/s.
Qwen 2.5 Coder 32B leads on SWE-bench coding (48.6% vs 42.1%).

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

Feature	Qwen 2.5 Coder 32B	DeepSeek-Coder-V2 236B
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	43	42
Provider	Alibaba	DeepSeek
Input Price Cost per million input tokens	$0.20 / 1M	$0.14 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.60 / 1M	$0.28 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.13 / 1M	$0.07 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	128K tokens~192 A4 pages of text	128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	8K	8K
Throughput Speed Tokens generated per second	78 tok/s	74 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	48.6%	42.1%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	48.2%	49.5%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.04 / 1M	$0.01 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework

Coding

Qwen 2.5 Coder 32B

+6.5% SWE-bench lead

Cost

DeepSeek-Coder-V2 236B

1.9x cheaper monthly runtime

Speed

Qwen 2.5 Coder 32B

+5% faster generation

Context

Tied

128K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

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

Qwen 2.5 Coder 32BDeepSeek-Coder-V2 236B

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

48.6%vs42.1%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

48.2%vs49.5%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

68.9%vs69.8%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1268ptsvs1272pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

6.8%vs5.8%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

32.4%vs27.8%

SciCode (Scientific Computing)

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

31.8%vs29.4%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

53.2%vs48.6%

AIME (Advanced Math Competition)

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

55.4%vs61.2%

Long-Context Reasoning

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

65.4%vs66.5%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

78 tok/s vs74 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 Coder 32B0.54s

DeepSeek-Coder-V2 236B0.51s

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

Qwen 2.5 Coder 32B6.95s

DeepSeek-Coder-V2 236B7.27s

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)

Qwen 2.5 Coder 32B Monthly API Bill

$0.90 / month

$0.2/1M in · $0.6/1M out

DeepSeek-Coder-V2 236B Monthly API Bill

$0.48 / month

$0.14/1M in · $0.28/1M out

DeepSeek-Coder-V2 236B saves approximately $0.42 / month (46%) under this workload.1.9x Savings

Qwen 2.5 Coder 32B · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (SWE-bench Verified 48.6% · GPQA Diamond 48.2%)
سرعة توليد عالية تبلغ 78 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 540 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

DeepSeek-Coder-V2 236B · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (SWE-bench Verified 42.1% · GPQA Diamond 49.5%)
سرعة توليد عالية تبلغ 74 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 510 مللي ثانية
أوزان مفتوحة (236B) 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	Qwen 2.5 Coder 32B	DeepSeek-Coder-V2 236B
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.18	$0.14
Output Tokens / Task Tokens generated per task	35K	30K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Qwen 2.5 Coder 32B	DeepSeek-Coder-V2 236B
Official API Model ID (SDK)	qwen-2-5-coder-32b-instruct	deepseek-chat
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2024-11	2024-06
Knowledge Cutoff	September 2024	December 2023
Architecture	Dense Code-Specialized Transformer	236B Mixture-of-Experts (21B active)
Parameters	32B	236B
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 ($0.2/1M in) across full 128K window	Flat rate ($0.14/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTL	Cached input at $0.04/1M tokens	Automatic prefix caching at $0.014/1M (no extra cache-write fee)
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) · 20 GB VRAM (4-bit Quantized) · 69 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 146 GB VRAM (4-bit Quantized) · 507 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

Qwen 2.5 Coder 32B vs DeepSeek-Coder-V2 236B: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen 2.5 Coder 32B or DeepSeek-Coder-V2 236B?

Qwen 2.5 Coder 32B is more intelligent. It scores 43 compared with 42 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen 2.5 Coder 32B is faster, generating 78 tokens per second compared with 74 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

DeepSeek-Coder-V2 236B is cheaper at $0.07 per 1M tokens blended, compared with $0.13 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

DeepSeek-Coder-V2 236B has lower latency, with a time to first token of 0.51s compared with 0.54s.

الحكم النهائي

يتميز كل من Qwen 2.5 Coder 32B (مثالي لـتطوير البرمجيات وتوليد الأكواد بأوزان مفتوحة قابلة للاستضافة الذاتية وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وDeepSeek-Coder-V2 236B (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 Coder 32B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Qwen 2.5 Coder 32B سرعة توليد أعلى، بينما يُعد DeepSeek-Coder-V2 236B الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Qwen 2.5 Coder 32B أم DeepSeek-Coder-V2 236B؟+

يتصدر Qwen 2.5 Coder 32B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Qwen 2.5 Coder 32B وDeepSeek-Coder-V2 236B؟+

يبلغ سعر Qwen 2.5 Coder 32B نحو $0.20 / $0.60 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر DeepSeek-Coder-V2 236B نحو $0.14 / $0.28. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد DeepSeek-Coder-V2 236B الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Qwen 2.5 Coder 32B سياقًا بحجم 128K رمز مقابل 128K رمز لنموذج DeepSeek-Coder-V2 236B، بينما يتفوق Qwen 2.5 Coder 32B 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)

Qwen 2.5 Coder 32B vs DeepSeek-Coder-V2 236B

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Qwen 2.5 Coder 32B

DeepSeek-Coder-V2 236B

من يتفوق في كل مجال؟

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

زمن الاستجابة والسرعة

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Qwen 2.5 Coder 32B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

DeepSeek-Coder-V2 236B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

المواصفات التقنية

Qwen 2.5 Coder 32B vs DeepSeek-Coder-V2 236B: إجابات سريعة (FAQ)

الحكم النهائي

الأسئلة الشائعة (FAQ)

Related reading