Qwen3.5 35B-A3B vs Qwen3.5 27B
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
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.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Qwen3.5 35B-A3B
দক্ষ VLMকমপ্যাক্ট ওপেন মাল্টিমোডাল MoE requiring merely 3B সক্রিয় প্যারামিটারসমূহ প্রতি টোকেন, enabling দ্রুত লোকাল ভিশন-ভাষা এক্সিকিউশন.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
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
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.
| বৈশিষ্ট্য | Qwen3.5 35B-A3B | Qwen3.5 27B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 77 | 75 |
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 | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 125 tok/s | 90 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 59% | 56.5% |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
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।
Qwen3.5 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।
| Metric | Qwen3.5 35B-A3B | Qwen3.5 27B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 14K | 13K |
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 35B-A3B | Qwen3.5 27B |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | qwen3-5-35b-a3b-instruct | qwen3-5-27b-instruct |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2026-02 | 2026-02 |
| নলেজ কাটঅফ | December 2025 | December 2025 |
| আর্কিটেকচার | Lightweight Multimodal MoE Transformer | Dense Multimodal Autoregressive Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 35B 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 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 | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| 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) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / 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 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, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
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.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Qwen3.5 27B vs DeepSeek Chat: 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 9B vs Qwen3.5 35B-A3B: 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