Qwen3.5 122B-A10B vs Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking)
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد Qwen3.5 122B-A10B من Alibaba وQwen3-Next 80B-A3B (Thinking) من Alibaba من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Qwen3.5 122B-A10B نافذة سياق بحجم 262.1K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) سياقًا بحجم 131.1K 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.
Qwen3.5 122B-A10B
ذكاء اصطناعي متعدد الوسائطنموذج Qwen3.5 122B-A10B من Alibaba مصمم خصيصاً لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 78 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 82/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking)
نموذج أساسي مفتوح الأوزاننموذج Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) من Alibaba مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 131K وسرعة 95 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 82/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
46%
أهم الفروقات في لمحة
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Qwen3.5 122B-A10B has a larger context window (262K vs 131K tokens).
- Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) is faster at 95 tok/s vs 78 tok/s.
| Feature | Qwen3.5 122B-A10B | Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 82 | 82 |
Provider | Alibaba | Alibaba |
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 | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 78 tok/s | 95 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 46% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 65.5% | 68.5% |
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.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
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.
Qwen3.5 122B-A10B · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (GPQA Diamond 65.5% · MMLU-Pro 80.5%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 78 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 510 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (122B total (10B 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
Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 131K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 46% · GPQA Diamond 68.5%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 95 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 540 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (80B total (3B 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.
| Metric | Qwen3.5 122B-A10B | Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 18K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 5K | 12K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen3.5 122B-A10B | Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-5-122b-a10b-instruct | qwen3-next-80b-a3b-thinking-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-02 | 2025-09 |
| Knowledge Cutoff | December 2025 | August 2025 |
| Architecture | Efficient Open Multimodal MoE Transformer | Deliberate Reasoning Sparse Mixture-of-Experts |
| Parameters | 122B total (10B active MoE) | 80B total (3B active MoE) |
| 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 | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 76 GB VRAM (4-bit Quantized) · 262 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 50 GB VRAM (4-bit Quantized) · 172 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, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
Qwen3.5 122B-A10B vs Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking): إجابات سريعة (FAQ)
Which model is faster?
Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) is faster, generating 95 tokens per second compared with 78 tokens per second.
Which model has lower latency?
Qwen3.5 122B-A10B has lower latency, with a time to first token of 0.51s compared with 0.54s.
Which model has a larger context window?
Qwen3.5 122B-A10B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 131.1K tokens.
الحكم النهائي
يتميز كل من Qwen3.5 122B-A10B (مثالي لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وQwen3-Next 80B-A3B (Thinking) (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 Qwen3.5 122B-A10B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Qwen3.5 122B-A10B الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Qwen3.5 122B-A10B أم Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking)؟+
يتصدر Qwen3.5 122B-A10B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.
ما الفرق في تكلفة API بين Qwen3.5 122B-A10B وQwen3-Next 80B-A3B (Thinking)؟+
يبلغ سعر Qwen3.5 122B-A10B نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Qwen3.5 122B-A10B الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم Qwen3.5 122B-A10B سياقًا بحجم 262.1K رمز مقابل 131.1K رمز لنموذج Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking)، بينما يتفوق Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) 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
- GLM-4.5 ضد Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking): مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- GLM-4.6 ضد Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking): مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- GLM-4.7-FlashX ضد Qwen3.5 122B-A10B: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Qwen3.5 397B-A17B ضد Qwen3.5 122B-A10B: 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
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).