Qwen3 32B vs Qwen3 235B-A22B
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Qwen3 32B by Alibaba and Qwen3 235B-A22B 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, both models offer identical input token rates. On output generation, costs are matched. 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, Qwen3 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।
Qwen3 32B
ডেনস ওপেনউচ্চ-density 32B ওপেন মডেল এর জন্য নির্মিত একক-node workstation সার্ভিং এবং ব্যতিক্রমী কোডিং এবং রিজনিং density.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
40%
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%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Qwen3 32B is faster at 85 tok/s vs 68 tok/s.
- Qwen3 235B-A22B leads on SWE-bench coding (48.5% vs 40.0%).
| বৈশিষ্ট্য | Qwen3 32B | Qwen3 235B-A22B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 78 | 83 |
Provider | Alibaba | Alibaba |
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 | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 85 tok/s | 68 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 40% | 48.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 59% | 67% |
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.
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 32B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Fits neatly onto একক-GPU workstations (e.g. RTX 4090 / 6000 Ada সহ quantization)
- উচ্চ কোডিং সঠিকতা এবং দ্রুত প্রজন্ম থ্রুপুট
- Excellent base মডেল এর জন্য domain ফাইন-টিউনিং এবং distillation
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Ceiling এর ওপর জটিল theoretical STEM হয় naturally কম চেয়ে 235B MoE দৈত্যাকার
- কনটেক্সট উইন্ডো সীমিত প্রতি 131K এর তুলনায় মিলিয়ন-টোকেন বাণিজ্যিক offerings
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
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Qwen3 32B | Qwen3 235B-A22B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 16K | 22K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 4K | 8K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Qwen3 32B | Qwen3 235B-A22B |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | qwen3-32b-instruct | qwen3-235b-a22b-instruct |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-04 | 2025-04 |
| নলেজ কাটঅফ | February 2025 | February 2025 |
| আর্কিটেকচার | Dense Autoregressive Transformer | Sparse Mixture-of-Experts Autoregressive Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 32B | 235B total (22B active MoE) |
| 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 কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| 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) · 505 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 32B vs Qwen3 235B-A22B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3 32B or Qwen3 235B-A22B?
Qwen3 235B-A22B is more intelligent. It scores 83 compared with 78 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3 32B is faster, generating 85 tokens per second compared with 68 tokens per second.
Which model has lower latency?
Qwen3 32B has lower latency, with a time to first token of 0.44s compared with 0.62s.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Qwen3 32B if your priority is Local developer workstations, edge servers, and targeted domain fine-tuning. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Qwen3 235B-A22B if your workflow prioritizes Enterprise self-hosted software engineering, private data analysis, and advanced research. 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 32B compare to Qwen3 235B-A22B in API token pricing and cost per token?+
Both Qwen3 32B and Qwen3 235B-A22B are open-weights foundation models available at $0.00 direct API cost when self-hosted, or offered at identical baseline rates across major inference providers. Model selection depends on GPU deployment sizing and specialized benchmark performance rather than raw token price.
Which model has a larger context window: Qwen3 32B or Qwen3 235B-A22B?+
Both Qwen3 32B and Qwen3 235B-A22B 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: Qwen3 32B or Qwen3 235B-A22B?+
Qwen3 32B scores 40% on SWE-bench Verified while Qwen3 235B-A22B scores 48.5%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Qwen3 235B-A22B holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Qwen3 32B and Qwen3 235B-A22B?+
Qwen3 32B features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Qwen3 235B-A22B provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Qwen3 32B and Qwen3 235B-A22B?+
Qwen3 32B generates approximately 85 tokens per second, while Qwen3 235B-A22B delivers 68 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Qwen3 32B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Qwen3 32B and Qwen3 235B-A22B to optimize costs?+
Yes! Tiered multi-model routing can optimize for latency and accuracy: you can route high-frequency conversational turns and latency-sensitive queries to Qwen3 32B, and route deep architectural or complex reasoning queries to Qwen3 32B. This balanced routing strategy maximizes system throughput and answer quality.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Granite 3.3 8B vs Qwen3 32B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3 235B-A22B vs Granite 3.3 8B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3 235B-A22B vs QwQ 32B Preview: 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