Head-to-Head Model Comparison

Qwen3 32B vs Qwen3 235B-A22B

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

يُعد Qwen3 32B من Alibaba وQwen3 235B-A22B من Alibaba من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Qwen3 32B نافذة سياق بحجم 131.1K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Qwen3 235B-A22B سياقًا بحجم 131.1K رمز بسعر $0.00/$0.00 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 32B

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج Qwen3 32B 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 78/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index78 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

40%

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%

أهم الفروقات في لمحة

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Qwen3 32B is faster at 85 tok/s vs 68 tok/s.
  • Qwen3 235B-A22B leads on SWE-bench coding (48.5% vs 40.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureQwen3 32BQwen3 235B-A22B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7883
Provider
AlibabaAlibaba
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 text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
85 tok/s68 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
40%48.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
59%67%

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
Qwen3 235B-A22B
+8.5% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Qwen3 32B
+25% faster generation
Context
Tied
131.1K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

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

Qwen3 32BQwen3 235B-A22B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

40%vs48.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

59%vs67%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

76%vs81.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1310ptsvs1365pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

85 tok/s vs68 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 32B0.44s
Qwen3 235B-A22B0.62s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen3 32B6.32s
Qwen3 235B-A22B7.97s

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 32B Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Qwen3 235B-A22B Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Qwen3 32B · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 131K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (SWE-bench Verified 40% · GPQA Diamond 59%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 85 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 440 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

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

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricQwen3 32BQwen3 235B-A22B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
16K22K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
4K8K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureQwen3 32BQwen3 235B-A22B
Official API Model ID (SDK)qwen3-32b-instructqwen3-235b-a22b-instruct
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-042025-04
Knowledge CutoffFebruary 2025February 2025
ArchitectureDense Autoregressive TransformerSparse Mixture-of-Experts Autoregressive Transformer
Parameters32B235B total (22B active MoE)
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)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
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) · 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) · 505 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 32B vs Qwen3 235B-A22B: إجابات سريعة (FAQ)

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

Qwen3 235B-A22B is more intelligent. It scores 83 compared with 78 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen3 32B is faster, generating 85 tokens per second compared with 68 tokens per second.

Which model has lower latency?

Qwen3 32B has lower latency, with a time to first token of 0.44s compared with 0.62s.

الحكم النهائي

يتميز كل من Qwen3 32B (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وQwen3 235B-A22B (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 Qwen3 32B سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Qwen3 32B الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Qwen3 32B أم Qwen3 235B-A22B؟+

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 32B وQwen3 235B-A22B؟+

يبلغ سعر Qwen3 32B نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Qwen3 235B-A22B نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Qwen3 32B الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Qwen3 32B سياقًا بحجم 131.1K رمز مقابل 131.1K رمز لنموذج Qwen3 235B-A22B، بينما يتفوق Qwen3 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.

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).