Qwen3 235B-A22B vs QwQ 32B Preview
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Qwen3 235B-A22B by Alibaba and QwQ 32B Preview by Alibaba 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, Qwen3 235B-A22B holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Qwen3 235B-A22B is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Qwen3 235B-A22B provides an expanded memory horizon with 131K tokens. In latency-sensitive production environments, Qwen3 235B-A22B 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।
Qwen3 235B-A22B
ওপেন MoE ফ্ল্যাগশিপAlibaba-র landmark 235B ওপেন MoE ফাউন্ডেশন মডেল achieving ফ্রন্টিয়ার পারফরম্যান্স সহ 22B সক্রিয় ইনফারেন্স দক্ষতা.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
48.5%
QwQ 32B Preview
ওপেন রিজনিং পাওয়ারহাউসAlibaba-র বিশেষায়িত রিজনিং মডেল যা এক্সটেন্ডেড চেইন-অফ-থট ব্যবহার করে গণিত ও কোডিংয়ে OpenAI o1-এর মতো সক্ষমতা প্রদর্শন করে।
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
32.8K tokens
54.2%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Qwen3 235B-A22B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen3 235B-A22B has a larger context window (131K vs 33K tokens).
- Qwen3 235B-A22B is faster at 68 tok/s vs 52 tok/s.
- QwQ 32B Preview leads on SWE-bench coding (54.2% vs 48.5%).
| বৈশিষ্ট্য | Qwen3 235B-A22B | QwQ 32B Preview |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 83 | 47 |
Provider | Alibaba | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.20 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.60 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.14 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 32.8K tokens~49 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 68 tok/s | 52 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 48.5% | 54.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 67% | 65.2% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.05 / 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।
Qwen3 235B-A22B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ফ্ল্যাগশিপ বুদ্ধিমত্তা সহ 22B সক্রিয় ইনফারেন্স গতি এবং resource দক্ষতা
- শ্রেষ্ঠ code আর্কিটেকচার অনুধাবন এবং রিপোজিটরি-level রিফ্যাক্টরিং
- Completely ওপেন-ওয়েটস allowing এর ওপর-premises এন্টারপ্রাইজ air-gapped ডেপ্লয়মেন্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রয়োজন হয় clustered GPU অবকাঠামো এর জন্য সম্পূর্ণ unquantized weights
- থিংকিং মোড produces lengthy traces যা increase মেমোরি cache ফুটপ্রিন্ট
QwQ 32B Preview · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- AIME গণিত অলিম্পিয়াড বেঞ্চমার্কে অসাধারণ স্কোর (৭৯.৭%)
- ওপেন অ্যাপাচি ২.০ লাইসেন্সে গবেষকদের জন্য উন্মুক্ত
- স্বচ্ছ চেইন-অফ-থট চিন্তন প্রক্রিয়ার বিস্তারিত প্রদর্শন
- ৩২B সাইজের হওয়ায় দুটি কনজিউমার জিপিইউতেই চালানো সম্ভব
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- ৩২K কনটেক্সট উইন্ডো (স্ট্যান্ডার্ড ১২৮K-র চেয়ে ছোট)
- সহজ সাধারণ প্রশ্নে অতিরিক্ত দীর্ঘ ব্যাখ্যা তৈরি করে
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Qwen3 235B-A22B | QwQ 32B Preview |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.45 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 22K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 18K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Qwen3 235B-A22B | QwQ 32B Preview |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | qwen3-235b-a22b-instruct | qwq-32b-instruct |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-04 | 2024-11 |
| নলেজ কাটঅফ | February 2025 | September 2024 |
| আর্কিটেকচার | Sparse Mixture-of-Experts Autoregressive Transformer | Reinforcement Learning Reasoning Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 235B total (22B active MoE) | 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 কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) | পূর্ণ 33K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.2/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.05/1M টোকেন |
| 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 |
| 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) · 146 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 505 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 |
Qwen3 235B-A22B vs QwQ 32B Preview: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3 235B-A22B or QwQ 32B Preview?
Qwen3 235B-A22B is more intelligent. It scores 83 compared with 47 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3 235B-A22B is faster, generating 68 tokens per second compared with 52 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen3 235B-A22B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.14 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen3 235B-A22B has lower latency, with a time to first token of 0.62s compared with 0.82s.
Which model has a larger context window?
Qwen3 235B-A22B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32.8K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Qwen3 235B-A22B if your priority is Enterprise self-hosted software engineering, private data analysis, and advanced research. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose QwQ 32B Preview if your workflow prioritizes Olympiad math proofs, algorithmic puzzles, complex logic deductions, and benchmark verification. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Qwen3 235B-A22B compare to QwQ 32B Preview in API token pricing and cost per token?+
Qwen3 235B-A22B costs $0.00 per 1M input tokens and $0.00 per 1M output tokens, whereas QwQ 32B Preview costs $0.20 input and $0.60 output. Overall, Qwen3 235B-A22B 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: Qwen3 235B-A22B or QwQ 32B Preview?+
Qwen3 235B-A22B supports a context window of 131K tokens (~98k words), while QwQ 32B Preview supports 33K tokens (~25k words). Therefore, Qwen3 235B-A22B can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Qwen3 235B-A22B or QwQ 32B Preview?+
Qwen3 235B-A22B scores 48.5% on SWE-bench Verified while QwQ 32B Preview scores 54.2%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, QwQ 32B Preview holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Qwen3 235B-A22B and QwQ 32B Preview?+
Qwen3 235B-A22B features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, QwQ 32B Preview provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Qwen3 235B-A22B and QwQ 32B Preview?+
Qwen3 235B-A22B generates approximately 68 tokens per second, while QwQ 32B Preview delivers 52 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Qwen3 235B-A22B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Qwen3 235B-A22B and QwQ 32B Preview to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Qwen3 235B-A22B to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to QwQ 32B Preview. 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
- Qwen3 235B-A22B vs Granite 3.3 8B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3 32B vs Qwen3 235B-A22B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- QwQ 32B Preview vs Qwen2.5-VL 72B: 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
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