Qwen 2.5 32B Instruct vs GPT-6.1 Sol
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (4)
Alibaba-এর Qwen 2.5 32B Instruct এবং OpenAI-এর GPT-6.1 Sol-এর মধ্যে বিস্তারিত কারিগরি ও অর্থনৈতিক তুলনা।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Live comparison: no in-depth editorial review has been published for this pair yet.
Qwen 2.5 32B Instruct
উন্মুক্ত এআই মডেলAlibaba-এর তৈরি Qwen 2.5 32B Instruct মডেল, যা উচ্চগতির ইনফারেন্স ও নির্ভরযোগ্য পারফরম্যান্স নিশ্চিত করে।
$0.18 / 1M
$0.36 / 1M
131.1K tokens
40.8%
GPT-6.1 Sol
অ্যাস্ট্রা-সমকক্ষ মূল্যপ্রদান করে results close প্রতি GPT-6 Astra -এ roughly one fifth এর মূল্য — latest 2026 রিলিজ.
$2.00 / 1M
$10.00 / 1M
1M tokens
82.3%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Qwen 2.5 32B Instruct is 18.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-6.1 Sol has a larger context window (1M vs 131K tokens).
- GPT-6.1 Sol is faster at 120 tok/s vs 85 tok/s.
- GPT-6.1 Sol leads on SWE-bench coding (82.3% vs 40.8%).
| বৈশিষ্ট্য | Qwen 2.5 32B Instruct | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 41 | 94 |
Provider | Alibaba | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.18 / 1M | $2.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.36 / 1M | $10.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.10 / 1M | $1.47 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 85 tok/s | 120 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 40.8% | 82.3% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 48.5% | 80.8% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.04 / 1M | $0.10 / 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।
Qwen 2.5 32B Instruct · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Alibaba 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
GPT-6.1 Sol · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Near-Astra results -এ roughly fifth এর খরচ
- Excellent কোডিং এবং দীর্ঘমেয়াদী এজেন্ট পারফরম্যান্স
- শক্তিশালী reliability সহ far কম লেটেন্সি চেয়ে Astra
- Near-ফ্ল্যাগশিপ results -এ roughly fifth এর মূল্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Still marginally behind Astra এর ওপর অত্যন্ত hardest রিজনিং
- Same মূল্য as GPT-6 Sol, so upgrade decision হয় easy
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Qwen 2.5 32B Instruct | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.16 | $2.05 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 28K | 62K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 36K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Qwen 2.5 32B Instruct | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | qwen-2-5-32b-instruct | gpt-6-1-sol |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| রিলিজ তারিখ | 2024-09 | 2026-09 |
| নলেজ কাটঅফ | June 2024 | April 2026 |
| আর্কিটেকচার | Dense Autoregressive Transformer | Near-Astra unified reasoning model |
| প্যারামিটার স্কেল | 32B | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 131K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.18/1M) | পূর্ণ 1000K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.036/1M টোকেন | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.1/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| 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 | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 20 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 69 GB VRAM (নেটিভ BF16) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Qwen 2.5 32B Instruct vs GPT-6.1 Sol: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen 2.5 32B Instruct or GPT-6.1 Sol?
GPT-6.1 Sol is more intelligent. It scores 94 compared with 41 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-6.1 Sol is faster, generating 120 tokens per second compared with 85 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen 2.5 32B Instruct is cheaper at $0.10 per 1M tokens blended, compared with $1.47 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen 2.5 32B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 1.12s.
Which model has a larger context window?
GPT-6.1 Sol has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 131.1K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Qwen 2.5 32B Instruct (Alibaba-এর ইকোসিস্টেমে এন্টারপ্রাইজ ডেভলপমেন্ট, অটোমেশন ও ডেটা বিশ্লেষণ) এবং GPT-6.1 Sol (সেরা মূল্য ফ্রন্টিয়ার মডেল এর জন্য পেশাদার এবং agentic কাজ) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
Qwen 2.5 32B Instruct ও GPT-6.1 Sol-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+
Qwen 2.5 32B Instruct costs $0.18/1M input and $0.36/1M output tokens, while GPT-6.1 Sol costs $2/1M input and $10/1M output tokens.
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+
Qwen 2.5 32B Instruct supports 131K tokens whereas GPT-6.1 Sol supports 1M tokens.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- 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
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aya Expanse 8B vs Command R+: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aya Expanse 8B vs Qwen 2.5 7B Instruct: 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: Alibaba & OpenAI Official Documentation