GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Qwen3 235B-A22B vs QwQ 32B Preview

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
Qwen3 235B-A22B vs QwQ 32B Preview: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد Qwen3 235B-A22B من Alibaba وQwQ 32B Preview من Alibaba 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 QwQ 32B Preview سياقًا بحجم 32.8K رمز بسعر $0.20/$0.60 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

Qwen3 235B-A22B

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج 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).

Intelligence Index83 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

48.5%

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

  • Qwen3 235B-A22B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Qwen3 235B-A22B has a larger context window (131K vs 33K tokens).
  • Qwen3 235B-A22B is faster at 68 tok/s vs 52 tok/s.
  • QwQ 32B Preview leads on SWE-bench coding (54.2% vs 48.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureQwen3 235B-A22BQwQ 32B Preview
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8347
Provider
AlibabaAlibaba
Input Price
Cost per million input tokens
$0.00 / 1M$0.20 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$0.60 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.00 / 1M$0.14 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
131.1K tokens~197 A4 pages of text32.8K tokens~49 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
68 tok/s52 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
48.5%54.2%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
67%65.2%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.00 / 1M$0.05 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
QwQ 32B Preview
+5.7% SWE-bench lead
Cost
Qwen3 235B-A22B
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
Qwen3 235B-A22B
+31% faster generation
Context
Qwen3 235B-A22B
131.1K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

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

Qwen3 235B-A22BQwQ 32B Preview
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

48.5%vs54.2%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

67%vs65.2%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

81.5%vs74.8%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1365ptsvs1312pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs9.8%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

N/Avs29.5%
SciCode (Scientific Computing)

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

N/Avs36.2%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs58.4%
AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs79.7%
Long-Context Reasoning

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

N/Avs60.1%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

68 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
Qwen3 235B-A22B0.62s
QwQ 32B Preview0.82s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen3 235B-A22B7.97s
QwQ 32B Preview10.44s

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)
Qwen3 235B-A22B Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
QwQ 32B Preview Monthly API Bill
$0.92 / month
$0.2/1M in · $0.6/1M out
Qwen3 235B-A22B saves approximately $0.92 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

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

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.

MetricQwen3 235B-A22BQwQ 32B Preview
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.45
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
22K22K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
8K18K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureQwen3 235B-A22BQwQ 32B Preview
Official API Model ID (SDK)qwen3-235b-a22b-instructqwq-32b-instruct
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-042024-11
Knowledge CutoffFebruary 2025September 2024
ArchitectureSparse Mixture-of-Experts Autoregressive TransformerReinforcement Learning Reasoning Transformer
Parameters235B total (22B active MoE)32B
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)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)Flat rate ($0.2/1M in) across full 33K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Cached input at $0.05/1M 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
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) · 146 GB VRAM (4-bit Quantized) · 505 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

Qwen3 235B-A22B vs QwQ 32B Preview: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen3 235B-A22B or QwQ 32B Preview?

Qwen3 235B-A22B is more intelligent. It scores 83 compared with 47 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen3 235B-A22B is faster, generating 68 tokens per second compared with 52 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen3 235B-A22B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.14 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Qwen3 235B-A22B has lower latency, with a time to first token of 0.62s compared with 0.82s.

Which model has a larger context window?

Qwen3 235B-A22B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32.8K 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.) 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 Qwen3 235B-A22B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Qwen3 235B-A22B 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 QwQ 32B Preview؟+

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 وQwQ 32B Preview؟+

يبلغ سعر Qwen3 235B-A22B نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر QwQ 32B Preview نحو $0.20 / $0.60. 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 32.8K رمز لنموذج QwQ 32B Preview، بينما يتفوق Qwen3 235B-A22B 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).