DeepSeek-R1 Distill Llama 70B vs DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B by DeepSeek and DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B by DeepSeek represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 131K tokens. In latency-sensitive production environments, DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B
উন্মুক্ত এআই মডেলDeepSeek-এর তৈরি DeepSeek-R1 Distill Llama 70B মডেল, যা উচ্চগতির ইনফারেন্স ও নির্ভরযোগ্য পারফরম্যান্স নিশ্চিত করে।
$0.35 / 1M
$1.05 / 1M
131.1K tokens
57.5%
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B
লোকাল রিজনিং স্ট্যান্ডার্ডDeepSeek-R1-এর ট্র্যাজেক্টরি দ্বারা Qwen-2.5-32B বেস মডেলে ডিস্টিল্ড করা রিজনিং মডেল, যা কনজিউমার হার্ডওয়্যারে o1-মিনি সমমানের ফলাফল দেয়।
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
131.1K tokens
51.2%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B is 1.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B is faster at 58 tok/s vs 48 tok/s.
- DeepSeek-R1 Distill Llama 70B leads on SWE-bench coding (57.5% vs 51.2%).
| বৈশিষ্ট্য | DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 48 | 46 |
Provider | DeepSeek | DeepSeek |
Input Price Cost per million input tokens | $0.35 / 1M | $0.20 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.05 / 1M | $0.60 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.20 / 1M | $0.11 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 48 tok/s | 58 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 57.5% | 51.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 70% | 65.9% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.04 / 1M | $0.02 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- DeepSeek দ্বারা অপ্টিমাইজড নির্ভরযোগ্য আর্কিটেকচার ও প্রসেসিং গতি
- স্ট্রাকচার্ড JSON আউটপুট এবং টুল কলিংয়ে মসৃণ কার্যকারিতা
- উচ্চ নির্ভুলতা এবং প্রোডাকশন ওয়ার্কলোডে পরীক্ষিত স্থিতিশীলতা
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- উচ্চ ট্রাফিকের জন্য ডেডিকেটেড অবকাঠামো বা এপিআই রেট লিমিট প্রযোজ্য
- বৃহৎ ডেটাসেট প্রক্রিয়াকরণে কনটেক্সট উইন্ডো সীমার প্রতি লক্ষ্য রাখা প্রয়োজন
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ৬৭১B DeepSeek-R1 থেকে ডিস্টিল্ড করা অবিশ্বাস্য রিজনিং দক্ষতা
- ডুয়াল RTX 3090/4090 সেটআপে স্বাচ্ছন্দ্যে স্থানীয়ভাবে চালানো যায়
- সম্পূর্ণ <think> চিন্তন ট্র্যাজেক্টরি প্রদর্শন করে
- MIT লাইসেন্সে সম্পূর্ণ বিনামূল্যের উন্মুক্ত কোডবেস
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- পূর্ণ ৬৭১B R1 ফ্ল্যাগশিপের চেয়ে কোডিং গভীরতা সামান্য কম
- ছোট প্রশ্নের উত্তরেও দীর্ঘ সময় চিন্তা করে
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.42 | $0.26 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 27K | 25K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 21K | 19K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | deepseek-reasoner | deepseek-reasoner |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-01 | 2025-01 |
| নলেজ কাটঅফ | July 2024 | July 2024 |
| আর্কিটেকচার | Dense Distilled Reasoning Transformer | Dense Distilled Reasoning Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 70B | 32B |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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 |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 131K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.35/1M) | পূর্ণ 131K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.2/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.035/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.02/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 151 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 20 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 69 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B vs DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, DeepSeek-R1 Distill Llama 70B or DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B?
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B is more intelligent. It scores 48 compared with 46 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B is faster, generating 58 tokens per second compared with 48 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B is cheaper at $0.11 per 1M tokens blended, compared with $0.20 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B has lower latency, with a time to first token of 0.76s compared with 0.88s.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose DeepSeek-R1 Distill Llama 70B if your priority is Enterprise research, academic scientific reasoning, and autonomous multi-agent pipelines. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B if your workflow prioritizes Private offline reasoning agents, legal analysis, math proofs, and local Ollama/vLLM setups. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does DeepSeek-R1 Distill Llama 70B compare to DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B in API token pricing and cost per token?+
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B costs $0.35 per 1M input tokens and $1.05 per 1M output tokens, whereas DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B costs $0.20 input and $0.60 output. Overall, DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: DeepSeek-R1 Distill Llama 70B or DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B?+
Both DeepSeek-R1 Distill Llama 70B and DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B offer an identical context window of 131K tokens (~98k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.
Which AI model is better for software engineering and coding: DeepSeek-R1 Distill Llama 70B or DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B?+
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B scores 57.5% on SWE-bench Verified while DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B scores 51.2%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, DeepSeek-R1 Distill Llama 70B holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between DeepSeek-R1 Distill Llama 70B and DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B?+
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between DeepSeek-R1 Distill Llama 70B and DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B?+
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B generates approximately 48 tokens per second, while DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B delivers 58 tokens per second. In latency-sensitive production environments, DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining DeepSeek-R1 Distill Llama 70B and DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to DeepSeek-R1 Distill Llama 70B. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- DeepSeek-R1 Distill Llama 70B vs QwQ 32B Preview: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Phi-4 vs DeepSeek-R1 Distill Llama 70B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs