Qwen3.5 27B vs DeepSeek Chat
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Qwen3.5 27B by Alibaba and DeepSeek Chat 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, Qwen3.5 27B holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Qwen3.5 27B is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, DeepSeek Chat provides an expanded memory horizon with 1,000K tokens. In latency-sensitive production environments, Qwen3.5 27B 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।
Qwen3.5 27B
ওপেন ২৭Bডেন্স 27B মাল্টিমোডাল মডেল প্রদানকারী consistent, predictable লেটেন্সি এবং robust ভিশন-ভাষা অনুধাবন এর জন্য নিবেদিত servers.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
DeepSeek Chat
ইনস্ট্রাকশন ওপেনউচ্চ-দক্ষতা 1M-কনটেক্সট নির্দেশনা-tuned কথোপকথন মডেল based এর ওপর DeepSeek V3.2 core, প্রদানকারী extreme মূল্য disruption.
$0.28 / 1M
$0.42 / 1M
1M tokens
54%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Qwen3.5 27B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- DeepSeek Chat has a larger context window (1M vs 262K tokens).
- Qwen3.5 27B is faster at 90 tok/s vs 75 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | Qwen3.5 27B | DeepSeek Chat |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 75 | 50 |
Provider | Alibaba | DeepSeek |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.28 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.42 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.12 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 90 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 54% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 56.5% | 65% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.03 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত 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।
Qwen3.5 27B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ডেন্স আর্কিটেকচার প্রদান করে simple সার্ভিং ছাড়াই বিশেষায়িত MoE রাউটিং সফটওয়্যার
- Stable লেটেন্সি আওতায় heavy multi-tenant concurrency
- Clean ভিশন-ভাষা alignment এর জন্য ভিজ্যুয়াল অনুসন্ধান এবং শ্রেণিবিভাগ
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রয়োজন হয় অধিক মেমোরি প্রতি সক্রিয় টোকেন এর তুলনায় sparse 35B-A3B MoE
- কম শীর্ষ চূড়া রিজনিং সঠিকতা চেয়ে larger sibling মডেলগুলো
DeepSeek Chat · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Groundbreaking 1M কনটেক্সট উইন্ডো -এ astonishing $0.28 মধ্যে / $0.42 out প্রতি মিলিয়ন টোকেন
- Multi-Head Latent Attention (MLA) আর্কিটেকচার drastically reduces KV-cache মেমোরি overhead
- ওপেন-ওয়েটস availability এর জন্য customized কর্পোরেট ডেপ্লয়মেন্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- টেক্সট-শুধুমাত্র মডেল ছাড়াই নেটিভ ভিজ্যুয়াল বা অডিও অনুধাবন
- অনুপস্থিত গভীর মাল্টি-স্টেপ রিজনিং এর জন্য প্রতিযোগিতামূলক mathematics
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Qwen3.5 27B | DeepSeek Chat |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.15 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 13K | 35K |
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 | Qwen3.5 27B | DeepSeek Chat |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | qwen3-5-27b-instruct | deepseek-chat |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2026-02 | 2025-12 |
| নলেজ কাটঅফ | December 2025 | September 2025 |
| আর্কিটেকচার | Dense Multimodal Autoregressive Transformer | Multi-Head Latent Attention (MLA) Sparse MoE |
| প্যারামিটার স্কেল | 27B | 671B Total (37B Active) |
| 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 1000K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.28/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.028/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | 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) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 17 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 58 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 1443 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, vision | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Qwen3.5 27B vs DeepSeek Chat: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3.5 27B or DeepSeek Chat?
Qwen3.5 27B is more intelligent. It scores 75 compared with 50 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3.5 27B is faster, generating 90 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen3.5 27B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.12 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen3.5 27B has lower latency, with a time to first token of 0.41s compared with 0.52s.
Which model has a larger context window?
DeepSeek Chat has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 262.1K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Qwen3.5 27B if your priority is Dedicated self-hosted API endpoints and vision classification pipelines. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose DeepSeek Chat if your workflow prioritizes Ultra-low-cost conversational agents, large document querying, and automated customer support. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Qwen3.5 27B compare to DeepSeek Chat in API token pricing and cost per token?+
Qwen3.5 27B costs $0.00 per 1M input tokens and $0.00 per 1M output tokens, whereas DeepSeek Chat costs $0.28 input and $0.42 output. Overall, Qwen3.5 27B 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: Qwen3.5 27B or DeepSeek Chat?+
Qwen3.5 27B supports a context window of 262K tokens (~197k words), while DeepSeek Chat supports 1,000K tokens (~750k words). Therefore, DeepSeek Chat can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Qwen3.5 27B or DeepSeek Chat?+
Qwen3.5 27B scores at the frontier of coding benchmarks, while DeepSeek Chat scores 54%. For complex autonomous debugging and agentic engineering, DeepSeek Chat provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Qwen3.5 27B and DeepSeek Chat?+
Qwen3.5 27B is optimized for low-latency direct generation. In contrast, DeepSeek Chat focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between Qwen3.5 27B and DeepSeek Chat?+
Qwen3.5 27B generates approximately 90 tokens per second, while DeepSeek Chat delivers 75 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Qwen3.5 27B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Qwen3.5 27B and DeepSeek Chat to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Qwen3.5 27B to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to DeepSeek Chat. 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 Chat vs Qwen3.5 9B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3.5 27B vs Qwen3-Next 80B-A3B Instruct: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3.5 35B-A3B vs DeepSeek Chat: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3.5 35B-A3B vs Qwen3.5 27B: 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