হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Qwen3.5 35B-A3B vs Qwen3.5 27B

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 35B-A3B vs Qwen3.5 27B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Qwen3.5 35B-A3B by Alibaba and Qwen3.5 27B 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 262K tokens. In latency-sensitive production environments, Qwen3.5 35B-A3B 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।

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

Qwen3.5 35B-A3B

দক্ষ VLM

কমপ্যাক্ট ওপেন মাল্টিমোডাল MoE requiring merely 3B সক্রিয় প্যারামিটারসমূহ প্রতি টোকেন, enabling দ্রুত লোকাল ভিশন-ভাষা এক্সিকিউশন.

Intelligence Index77 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

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

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Qwen3.5 35B-A3B is faster at 125 tok/s vs 90 tok/s.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যQwen3.5 35B-A3BQwen3.5 27B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7775
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 text262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
125 tok/s90 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
59%56.5%

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং

Evaluations ongoing

খরচ
Tied
Identical monthly runtime cost
স্পিড
Qwen3.5 35B-A3B
+39% faster generation
কনটেক্সট
Tied
262.1K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Qwen3.5 35B-A3BQwen3.5 27B
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

59%vs56.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

76.5%vs74%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1305ptsvs1285pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

125 tok/s vs90 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 35B-A3B0.34s
Qwen3.5 27B0.41s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen3.5 35B-A3B4.34s
Qwen3.5 27B5.97s

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 35B-A3B মাসিক API বিল
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Qwen3.5 27B 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 35B-A3B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • পারে run smoothly এর ওপর একক ভোক্তা GPU (RTX 3090 / 4090 সহ INT4/INT8)
  • Impressive মাল্টিমোডাল response velocity exceeding 120 টোকেন/sec
  • Solid OCR পারফরম্যান্স এর ওপর দৈনন্দিন নথিপত্র এবং web captures
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • জটিল গাণিতিক ডেরিভেশন এর ওপর engineering schematics পারে be inconsistent
  • কনটেক্সট উইন্ডো রিট্রিভাল degrades slightly past 180K টোকেন

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

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

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

MetricQwen3.5 35B-A3BQwen3.5 27B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
14K13K
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 35B-A3BQwen3.5 27B
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)qwen3-5-35b-a3b-instructqwen3-5-27b-instruct
API প্রোটোকলOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
রিলিজ তারিখ2026-022026-02
নলেজ কাটঅফDecember 2025December 2025
আর্কিটেকচারLightweight Multimodal MoE TransformerDense Multimodal Autoregressive Transformer
প্যারামিটার স্কেল35B total (3B active MoE)27B
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)সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)
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) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 22 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 75 GB VRAM (নেটিভ BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 17 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 58 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, vision
আউটপুট মডালিটিtexttext

Qwen3.5 35B-A3B vs Qwen3.5 27B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen3.5 35B-A3B or Qwen3.5 27B?

Qwen3.5 35B-A3B is more intelligent. It scores 77 compared with 75 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen3.5 35B-A3B is faster, generating 125 tokens per second compared with 90 tokens per second.

Which model has lower latency?

Qwen3.5 35B-A3B has lower latency, with a time to first token of 0.34s compared with 0.41s.

চূড়ান্ত মতামত

Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Qwen3.5 35B-A3B if your priority is Local desktop AI assistants, edge vision appliances, and real-time screen inspection. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Qwen3.5 27B if your workflow prioritizes Dedicated self-hosted API endpoints and vision classification pipelines. 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 35B-A3B compare to Qwen3.5 27B in API token pricing and cost per token?+

Both Qwen3.5 35B-A3B and Qwen3.5 27B 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 35B-A3B or Qwen3.5 27B?+

Both Qwen3.5 35B-A3B and Qwen3.5 27B offer an identical context window of 262K tokens (~197k 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: Qwen3.5 35B-A3B or Qwen3.5 27B?+

Qwen3.5 35B-A3B scores at the frontier of coding benchmarks, while Qwen3.5 27B scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, Qwen3.5 35B-A3B provides robust code generation and tool calling.

What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Qwen3.5 35B-A3B and Qwen3.5 27B?+

Qwen3.5 35B-A3B is optimized for low-latency direct generation. In contrast, Qwen3.5 27B focuses on standard fast inference.

How does inference speed (tokens per second) compare between Qwen3.5 35B-A3B and Qwen3.5 27B?+

Qwen3.5 35B-A3B generates approximately 125 tokens per second, while Qwen3.5 27B delivers 90 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Qwen3.5 35B-A3B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.

Can you implement a tiered LLM routing setup combining Qwen3.5 35B-A3B and Qwen3.5 27B 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 Qwen3.5 35B-A3B, and route deep architectural or complex reasoning queries to Qwen3.5 35B-A3B. 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