Qwen 2.5 Coder 32B vs DeepSeek-Coder-V2 236B
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Qwen 2.5 Coder 32B by Alibaba and DeepSeek-Coder-V2 236B 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-Coder-V2 236B holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, DeepSeek-Coder-V2 236B 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 128K tokens. In latency-sensitive production environments, Qwen 2.5 Coder 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।
Qwen 2.5 Coder 32B
ওপেন কোডিং চ্যাম্পিয়নবিশ্বের অন্যতম সেরা ওপেন-ওয়েটস কোড স্পেশালিস্ট মডেল, যা সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে GPT-4o-র সমকক্ষ ফলাফল প্রদান করে।
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
128K tokens
48.6%
DeepSeek-Coder-V2 236B
কোড MoE পথিকৃৎDeepSeek-এর ব্রেকথ্রু ওপেন-সোর্স MoE মডেল যা ৩৩৮টি প্রোগ্রামিং ভাষা সমর্থন করে এবং ১২৮K কনটেক্সট উইন্ডো অফার করে।
$0.14 / 1M
$0.28 / 1M
128K tokens
42.1%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- DeepSeek-Coder-V2 236B is 1.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen 2.5 Coder 32B is faster at 78 tok/s vs 74 tok/s.
- Qwen 2.5 Coder 32B leads on SWE-bench coding (48.6% vs 42.1%).
| বৈশিষ্ট্য | Qwen 2.5 Coder 32B | DeepSeek-Coder-V2 236B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 43 | 42 |
Provider | Alibaba | DeepSeek |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.14 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $0.28 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.13 / 1M | $0.07 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 78 tok/s | 74 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 48.6% | 42.1% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 48.2% | 49.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.04 / 1M | $0.01 / 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 Coder 32B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ৯০টিরও বেশি প্রোগ্রামিং ভাষায় স্টেট-অফ-দ্য-আর্ট পারফরম্যান্স
- ২৪GB বা ৩২GB VRAM জিপিইউতে সহজেই চালানো সম্ভব
- ফুল-রিপোজিটরি কোড রিফ্যাক্টরিংয়ে অত্যন্ত পারদর্শী
- ক্লাউড এপিআইতে অবিশ্বাস্য কম খরচ ($০.২০/$০.৪০)
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- সম্পূর্ণরূপে প্রযুক্তিগত কোডিংয়ে ফোকাসড; সৃজনশীল লেখায় দুর্বল
- আউটপুট সর্বোচ্চ ৮K টোকেন
DeepSeek-Coder-V2 236B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ৩৩৮টি প্রোগ্রামিং ভাষায় অতুলনীয় নির্ভুলতা
- প্রতি টোকেনে মাত্র ২১B প্যারামিটার সক্রিয় রেখে দ্রুত ও সস্তা ইনফারেন্স
- কোডিংয়ে GPT-4 Turbo-কে অতিক্রমকারী প্রথম ওপেন মডেল
- অফিশিয়াল এপিআইতে অবিশ্বাস্য সাশ্রয়ী মূল্য ($০.১৪/$০.২৮)
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- ফুল সেলফ-হোস্টিংয়ের জন্য মাল্টি-জিপিইউ ক্লাস্টার প্রয়োজন
- প্রযুক্তিগত ডোমেইনে স্পেশালাইজড; সৃজনশীল লেখায় কম উপযুক্ত
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Qwen 2.5 Coder 32B | DeepSeek-Coder-V2 236B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.18 | $0.14 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 35K | 30K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Qwen 2.5 Coder 32B | DeepSeek-Coder-V2 236B |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | qwen-2-5-coder-32b-instruct | deepseek-chat |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2024-11 | 2024-06 |
| নলেজ কাটঅফ | September 2024 | December 2023 |
| আর্কিটেকচার | Dense Code-Specialized Transformer | 236B Mixture-of-Experts (21B active) |
| প্যারামিটার স্কেল | 32B | 236B |
| 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 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.2/1M) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.14/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.04/1M টোকেন | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.014/1M (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) · 20 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 69 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 146 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 507 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 |
Qwen 2.5 Coder 32B vs DeepSeek-Coder-V2 236B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen 2.5 Coder 32B or DeepSeek-Coder-V2 236B?
Qwen 2.5 Coder 32B is more intelligent. It scores 43 compared with 42 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen 2.5 Coder 32B is faster, generating 78 tokens per second compared with 74 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
DeepSeek-Coder-V2 236B is cheaper at $0.07 per 1M tokens blended, compared with $0.13 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
DeepSeek-Coder-V2 236B has lower latency, with a time to first token of 0.51s compared with 0.54s.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Qwen 2.5 Coder 32B if your priority is Local IDE completions, CI/CD automated PR reviews, and autonomous coding agents. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose DeepSeek-Coder-V2 236B if your workflow prioritizes Large codebase refactoring, code translation between legacy and modern stacks, and developer API tools. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Qwen 2.5 Coder 32B compare to DeepSeek-Coder-V2 236B in API token pricing and cost per token?+
Qwen 2.5 Coder 32B costs $0.20 per 1M input tokens and $0.60 per 1M output tokens, whereas DeepSeek-Coder-V2 236B costs $0.14 input and $0.28 output. Overall, DeepSeek-Coder-V2 236B 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: Qwen 2.5 Coder 32B or DeepSeek-Coder-V2 236B?+
Both Qwen 2.5 Coder 32B and DeepSeek-Coder-V2 236B offer an identical context window of 128K tokens (~96k 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: Qwen 2.5 Coder 32B or DeepSeek-Coder-V2 236B?+
Qwen 2.5 Coder 32B scores 48.6% on SWE-bench Verified while DeepSeek-Coder-V2 236B scores 42.1%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Qwen 2.5 Coder 32B holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Qwen 2.5 Coder 32B and DeepSeek-Coder-V2 236B?+
Qwen 2.5 Coder 32B is optimized for low-latency direct generation. In contrast, DeepSeek-Coder-V2 236B focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between Qwen 2.5 Coder 32B and DeepSeek-Coder-V2 236B?+
Qwen 2.5 Coder 32B generates approximately 78 tokens per second, while DeepSeek-Coder-V2 236B delivers 74 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Qwen 2.5 Coder 32B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Qwen 2.5 Coder 32B and DeepSeek-Coder-V2 236B to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to DeepSeek-Coder-V2 236B to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Qwen 2.5 Coder 32B. 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
- Codestral vs DeepSeek-Coder-V2 236B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct vs Qwen 2.5 Coder 32B: 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
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: 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