Head-to-Head Model Comparison

Qwen3.5 35B-A3B vs DeepSeek Chat

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.

Qwen3.5 35B-A3BProfile

DeepSeek ChatProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Alibaba

Qwen3.5 35B-A3B

ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط

نموذج Qwen3.5 35B-A3B من Alibaba مصمم خصيصاً لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 125 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 77/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index77 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

DeepSeek

DeepSeek Chat

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج DeepSeek Chat من DeepSeek مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1M وسرعة 75 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 50/100 (بتكلفة $0.28/$0.42 لكل مليون رمز).

Intelligence Index50 / 100

Input Token:

$0.28 / 1M

Output Token:

$0.42 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

54%

أهم الفروقات في لمحة

Qwen3.5 35B-A3B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
DeepSeek Chat has a larger context window (1M vs 262K tokens).
Qwen3.5 35B-A3B is faster at 125 tok/s vs 75 tok/s.

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

Feature	Qwen3.5 35B-A3B	DeepSeek Chat
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	77	50
Provider	Alibaba	DeepSeek
Input Price Cost per million input tokens	$0.00 / 1M	$0.28 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.00 / 1M	$0.42 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.00 / 1M	$0.12 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	262.1K tokens~393 A4 pages of text	1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	8K	16K
Throughput Speed Tokens generated per second	125 tok/s	75 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	N/A	54%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	59%	65%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.00 / 1M	$0.03 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework

Coding

Evaluations ongoing

Cost

Qwen3.5 35B-A3B

1.0x cheaper monthly runtime

Speed

Qwen3.5 35B-A3B

+67% faster generation

Context

DeepSeek Chat

1M tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

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

Qwen3.5 35B-A3BDeepSeek Chat

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

N/Avs54%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

59%vs65%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

76.5%vs79.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1305ptsvs1335pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs10.8%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

N/Avs36%

SciCode (Scientific Computing)

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

N/Avs33.5%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs56.5%

AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs74%

Long-Context Reasoning

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

N/Avs82.5%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

125 tok/s vs75 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

Qwen3.5 35B-A3B0.34s

DeepSeek Chat0.52s

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

Qwen3.5 35B-A3B4.34s

DeepSeek Chat7.19s

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)

Qwen3.5 35B-A3B Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

DeepSeek Chat Monthly API Bill

$0.84 / month

$0.28/1M in · $0.42/1M out

Qwen3.5 35B-A3B saves approximately $0.84 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Qwen3.5 35B-A3B · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (GPQA Diamond 59% · MMLU-Pro 76.5%)
سرعة توليد عالية تبلغ 125 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 340 مللي ثانية
أوزان مفتوحة (35B 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

DeepSeek Chat · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 1M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 54% · GPQA Diamond 65%)
سرعة توليد عالية تبلغ 75 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 520 مللي ثانية
أوزان مفتوحة (671B Total (37B )) 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 35B-A3B	DeepSeek Chat
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.00	$0.15
Output Tokens / Task Tokens generated per task	14K	35K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Qwen3.5 35B-A3B	DeepSeek Chat
Official API Model ID (SDK)	qwen3-5-35b-a3b-instruct	deepseek-chat
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2026-02	2025-12
Knowledge Cutoff	December 2025	September 2025
Architecture	Lightweight Multimodal MoE Transformer	Multi-Head Latent Attention (MLA) Sparse MoE
Parameters	35B total (3B active MoE)	671B Total (37B Active)
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)	Flat rate ($0.28/1M in) across full 1000K window
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)	Automatic prefix caching at $0.028/1M (no extra cache-write fee)
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) · 22 GB VRAM (4-bit Quantized) · 75 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1443 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 35B-A3B vs DeepSeek Chat: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen3.5 35B-A3B or DeepSeek Chat?

Qwen3.5 35B-A3B is more intelligent. It scores 77 compared with 50 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen3.5 35B-A3B is faster, generating 125 tokens per second compared with 75 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen3.5 35B-A3B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.12 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Qwen3.5 35B-A3B has lower latency, with a time to first token of 0.34s compared with 0.52s.

Which model has a larger context window?

DeepSeek Chat has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 262.1K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من Qwen3.5 35B-A3B (مثالي لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وDeepSeek Chat (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 35B-A3B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Qwen3.5 35B-A3B سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Qwen3.5 35B-A3B الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Qwen3.5 35B-A3B أم DeepSeek Chat؟+

يتصدر Qwen3.5 35B-A3B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Qwen3.5 35B-A3B وDeepSeek Chat؟+

يبلغ سعر Qwen3.5 35B-A3B نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر DeepSeek Chat نحو $0.28 / $0.42. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Qwen3.5 35B-A3B الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Qwen3.5 35B-A3B سياقًا بحجم 262.1K رمز مقابل 1M رمز لنموذج DeepSeek Chat، بينما يتفوق Qwen3.5 35B-A3B 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)

Qwen3.5 35B-A3B vs DeepSeek Chat

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Qwen3.5 35B-A3B

DeepSeek Chat

من يتفوق في كل مجال؟

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

زمن الاستجابة والسرعة

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Qwen3.5 35B-A3B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

DeepSeek Chat · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

المواصفات التقنية

Qwen3.5 35B-A3B vs DeepSeek Chat: إجابات سريعة (FAQ)

الحكم النهائي

الأسئلة الشائعة (FAQ)

Related reading