Qwen3.5 397B-A17B vs Llama 5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد Qwen3.5 397B-A17B من Alibaba وLlama 5 من Meta من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Qwen3.5 397B-A17B نافذة سياق بحجم 262.1K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Llama 5 سياقًا بحجم 5M 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 397B-A17B
نموذج أساسي مفتوح الأوزاننموذج Qwen3.5 397B-A17B من Alibaba مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 64 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 86/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
58%
Llama 5
نموذج أساسي مفتوح الأوزاننموذج Llama 5 من Meta مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 5M وسرعة 65 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 94/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
5M tokens
74%
أهم الفروقات في لمحة
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Llama 5 has a larger context window (5M vs 262K tokens).
- Llama 5 is faster at 65 tok/s vs 64 tok/s.
- Llama 5 leads on SWE-bench coding (74.0% vs 58.0%).
| Feature | Qwen3.5 397B-A17B | Llama 5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 86 | 94 |
Provider | Alibaba | Meta |
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 | 5M tokens~7,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 64 tok/s | 65 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 58% | 74% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 70% | 84% |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkنتائج 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.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
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 397B-A17B · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 58% · GPQA Diamond 70%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 64 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 650 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (397B total (17B 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
Llama 5 · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 5M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 128K رمز (SWE-bench Verified 74% · GPQA Diamond 84%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 65 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 850 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (600B+ total (~40-80B )) 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 397B-A17B | Llama 5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 40K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 20K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen3.5 397B-A17B | Llama 5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-5-397b-a17b-instruct | meta-llama/Llama-5 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-02 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | December 2025 | January 2026 |
| Architecture | Next-Gen Multimodal Sparse Mixture-of-Experts | Mixture-of-Experts with recursive self-improvement (~600B total, 40-80B active) |
| Parameters | 397B total (17B active MoE) | 600B+ total (~40-80B 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) | 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) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 246 GB VRAM (4-bit Quantized) · 854 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 372 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1290 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, vision, video, audio |
| Output Modalities | text | text |
Qwen3.5 397B-A17B vs Llama 5: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3.5 397B-A17B or Llama 5?
Llama 5 is more intelligent. It scores 94 compared with 86 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 5 is faster, generating 65 tokens per second compared with 64 tokens per second.
Which model has lower latency?
Qwen3.5 397B-A17B has lower latency, with a time to first token of 0.65s compared with 0.85s.
Which model has a larger context window?
Llama 5 has a larger context window, supporting 5M tokens compared with 262.1K tokens.
الحكم النهائي
يتميز كل من Qwen3.5 397B-A17B (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وLlama 5 (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 Llama 5 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Llama 5 سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Qwen3.5 397B-A17B الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Qwen3.5 397B-A17B أم Llama 5؟+
يتصدر Llama 5 في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.
ما الفرق في تكلفة API بين Qwen3.5 397B-A17B وLlama 5؟+
يبلغ سعر Qwen3.5 397B-A17B نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Llama 5 نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Qwen3.5 397B-A17B الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم Qwen3.5 397B-A17B سياقًا بحجم 262.1K رمز مقابل 5M رمز لنموذج Llama 5، بينما يتفوق Llama 5 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
- Gemini 3.8 Flash ضد Llama 5: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- GPT-OSS 120B ضد Llama 5: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Llama 4 Behemoth ضد Llama 5: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Llama 5 ضد DeepSeek V4 Pro: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Llama 5 ضد GPT-6 Astra: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Llama 5 ضد Kimi K3: 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 وMeta وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).