Qwen3 235B-A22B vs Granite 3.3 8B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد Qwen3 235B-A22B من Alibaba وGranite 3.3 8B من IBM من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Qwen3 235B-A22B نافذة سياق بحجم 131.1K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Granite 3.3 8B سياقًا بحجم 128K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.
بدّل وقارن بين أي نموذجين
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Qwen3 235B-A22B
نموذج أساسي مفتوح الأوزاننموذج Qwen3 235B-A22B من Alibaba مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 131K وسرعة 68 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 83/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
48.5%
Granite 3.3 8B
نموذج أساسي مفتوح الأوزاننموذج Granite 3.3 8B من IBM مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 140 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 74/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
أهم الفروقات في لمحة
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Qwen3 235B-A22B has a larger context window (131K vs 128K tokens).
- Granite 3.3 8B is faster at 140 tok/s vs 68 tok/s.
| Feature | Qwen3 235B-A22B | Granite 3.3 8B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 83 | 74 |
Provider | Alibaba | IBM |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 68 tok/s | 140 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 48.5% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 67% | N/A |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
زمن الاستجابة والسرعة
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
محاكي تكلفة الرموز التفاعلي
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen3 235B-A22B · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 131K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 48.5% · GPQA Diamond 67%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 68 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 620 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (235B total (22B MoE)) 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
Granite 3.3 8B · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (MMLU-Pro 69.5% · Arena Elo 1235)
- سرعة توليد عالية تبلغ 140 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 280 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (8B) 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 | Qwen3 235B-A22B | Granite 3.3 8B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 12K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 2K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen3 235B-A22B | Granite 3.3 8B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-235b-a22b-instruct | granite-3-3-8b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-04 | 2025-04 |
| Knowledge Cutoff | February 2025 | January 2025 |
| Architecture | Sparse Mixture-of-Experts Autoregressive Transformer | Enterprise-Calibrated Open Transformer |
| Parameters | 235B total (22B active MoE) | 8B |
| 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) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | 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) · 146 GB VRAM (4-bit Quantized) · 505 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 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 |
Qwen3 235B-A22B vs Granite 3.3 8B: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3 235B-A22B or Granite 3.3 8B?
Qwen3 235B-A22B is more intelligent. It scores 83 compared with 74 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Granite 3.3 8B is faster, generating 140 tokens per second compared with 68 tokens per second.
Which model has lower latency?
Granite 3.3 8B has lower latency, with a time to first token of 0.28s compared with 0.62s.
Which model has a larger context window?
Qwen3 235B-A22B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.
الحكم النهائي
يتميز كل من Qwen3 235B-A22B (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGranite 3.3 8B (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 235B-A22B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Granite 3.3 8B سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Qwen3 235B-A22B الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Qwen3 235B-A22B أم Granite 3.3 8B؟+
يتصدر Qwen3 235B-A22B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.
ما الفرق في تكلفة API بين Qwen3 235B-A22B وGranite 3.3 8B؟+
يبلغ سعر Qwen3 235B-A22B نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Granite 3.3 8B نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Qwen3 235B-A22B الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم Qwen3 235B-A22B سياقًا بحجم 131.1K رمز مقابل 128K رمز لنموذج Granite 3.3 8B، بينما يتفوق Granite 3.3 8B في سرعة تدفق الرموز.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Granite 3.3 8B ضد Qwen3 32B: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Qwen3 235B-A22B ضد QwQ 32B Preview: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Qwen3 32B ضد Qwen3 235B-A22B: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Aion-Mini: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Gemini 3.6 Flash: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-Mini ضد Laguna XS 2.1: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
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 وIBM وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).