হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Qwen3.5 27B vs Qwen3-Next 80B-A3B Instruct

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Qwen3.5 27B vs Qwen3-Next 80B-A3B Instruct: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Qwen3.5 27B by Alibaba and Qwen3-Next 80B-A3B Instruct 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, Qwen3.5 27B provides an expanded memory horizon with 262K tokens. In latency-sensitive production environments, Qwen3-Next 80B-A3B Instruct 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.

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

প্রোফাইল
এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার
জনপ্রিয় তুলনা:
Alibaba

Qwen3.5 27B

ওপেন ২৭B

ডেন্স 27B মাল্টিমোডাল মডেল প্রদানকারী consistent, predictable লেটেন্সি এবং robust ভিশন-ভাষা অনুধাবন এর জন্য নিবেদিত servers.

Intelligence Index75 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Alibaba

Qwen3-Next 80B-A3B Instruct

দক্ষ ইনস্ট্রাক্ট

উচ্চ-গতি নির্দেশনা-following MoE ইঞ্জিন প্রদানকারী দ্রুত, direct কথোপকথনমূলক answers ছাড়াই verbose internal থিংকিং chains.

Intelligence Index78 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Qwen3.5 27B has a larger context window (262K vs 131K tokens).
  • Qwen3-Next 80B-A3B Instruct is faster at 135 tok/s vs 90 tok/s.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যQwen3.5 27BQwen3-Next 80B-A3B Instruct
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7578
Provider
AlibabaAlibaba
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
262.1K tokens~393 A4 pages of text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
90 tok/s135 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
56.5%60%

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং

Evaluations ongoing

খরচ
Tied
Identical monthly runtime cost
স্পিড
Qwen3-Next 80B-A3B Instruct
+50% faster generation
কনটেক্সট
Qwen3.5 27B
262.1K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Qwen3.5 27BQwen3-Next 80B-A3B Instruct
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

56.5%vs60%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

74%vs78%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1285ptsvs1315pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

90 tok/s vs135 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Qwen3.5 27B0.41s
Qwen3-Next 80B-A3B Instruct0.31s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen3.5 27B5.97s
Qwen3-Next 80B-A3B Instruct4.01s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Qwen3.5 27B মাসিক API বিল
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Qwen3-Next 80B-A3B Instruct মাসিক API বিল
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

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

Qwen3-Next 80B-A3B Instruct · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Immediate, concise answers ছাড়াই লেটেন্সি-inducing চেইন-অফ-থট overhead
  • চলে -এ blazing speeds এর ওপর মানদণ্ড multi-GPU বা quantized desktop setups
  • নির্ভরযোগ্য JSON ফরম্যাটিং এবং টুল invocation
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • কম ceiling এর ওপর Olympiad গণিত এবং hard লজিক puzzles এর তুলনায় থিংকিং variant
  • কনটেক্সট উইন্ডো সীমিত প্রতি 131K টোকেন

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

MetricQwen3.5 27BQwen3-Next 80B-A3B Instruct
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
13K15K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যQwen3.5 27BQwen3-Next 80B-A3B Instruct
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)qwen3-5-27b-instructqwen3-next-80b-a3b-instruct-instruct
API প্রোটোকলOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
রিলিজ তারিখ2026-022025-09
নলেজ কাটঅফDecember 2025August 2025
আর্কিটেকচারDense Multimodal Autoregressive TransformerStandard Instruction-Tuned Sparse Mixture-of-Experts
প্যারামিটার স্কেল27B80B total (3B active MoE)
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (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 TTLvLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে)vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে)
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টসমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া)
MCP ও প্যারালাল টুল কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিতএক্সটার্নাল 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 বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMBF16 / 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) · 50 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 172 GB VRAM (নেটিভ BF16)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনOpen-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 কমপ্লায়েন্ট১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট
ইনপুট মডালিটিtext, visiontext
আউটপুট মডালিটিtexttext

Qwen3.5 27B vs Qwen3-Next 80B-A3B Instruct: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen3.5 27B or Qwen3-Next 80B-A3B Instruct?

Qwen3-Next 80B-A3B Instruct is more intelligent. It scores 78 compared with 75 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen3-Next 80B-A3B Instruct is faster, generating 135 tokens per second compared with 90 tokens per second.

Which model has lower latency?

Qwen3-Next 80B-A3B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.31s compared with 0.41s.

Which model has a larger context window?

Qwen3.5 27B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 131.1K 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 Qwen3-Next 80B-A3B Instruct if your workflow prioritizes General conversational agents, customer care, and low-latency API wrappers. 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 Qwen3-Next 80B-A3B Instruct in API token pricing and cost per token?+

Both Qwen3.5 27B and Qwen3-Next 80B-A3B Instruct 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: Qwen3.5 27B or Qwen3-Next 80B-A3B Instruct?+

Qwen3.5 27B supports a context window of 262K tokens (~197k words), while Qwen3-Next 80B-A3B Instruct supports 131K tokens (~98k words). Therefore, Qwen3.5 27B 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 Qwen3-Next 80B-A3B Instruct?+

Qwen3.5 27B scores at the frontier of coding benchmarks, while Qwen3-Next 80B-A3B Instruct scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, Qwen3.5 27B provides robust code generation and tool calling.

What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Qwen3.5 27B and Qwen3-Next 80B-A3B Instruct?+

Qwen3.5 27B is optimized for low-latency direct generation. In contrast, Qwen3-Next 80B-A3B Instruct focuses on standard fast inference.

How does inference speed (tokens per second) compare between Qwen3.5 27B and Qwen3-Next 80B-A3B Instruct?+

Qwen3.5 27B generates approximately 90 tokens per second, while Qwen3-Next 80B-A3B Instruct delivers 135 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Qwen3-Next 80B-A3B Instruct 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 Qwen3-Next 80B-A3B Instruct 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-Next 80B-A3B Instruct, and route deep architectural or complex reasoning queries to Qwen3.5 27B. This balanced routing strategy maximizes system throughput and answer quality.

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

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