QwQ 32B Preview vs Qwen2.5-VL 72B
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
QwQ 32B Preview by Alibaba and Qwen2.5-VL 72B 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, Qwen2.5-VL 72B holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Qwen2.5-VL 72B is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Qwen2.5-VL 72B provides an expanded memory horizon with 131K tokens. In latency-sensitive production environments, Qwen2.5-VL 72B 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।
QwQ 32B Preview
ওপেন রিজনিং পাওয়ারহাউসAlibaba-র বিশেষায়িত রিজনিং মডেল যা এক্সটেন্ডেড চেইন-অফ-থট ব্যবহার করে গণিত ও কোডিংয়ে OpenAI o1-এর মতো সক্ষমতা প্রদর্শন করে।
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
32.8K tokens
54.2%
Qwen2.5-VL 72B
ওপেন ভিশন ৭২BAlibaba-র ফ্ল্যাগশিপ ওপেন-সোর্স ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল যা জটিল চিত্র বিশ্লেষণ, চার্ট ও ডায়াগ্রাম অনুধাবন এবং দীর্ঘ ভিডিও যুক্তিতে শীর্ষস্থানীয়।
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
38%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Qwen2.5-VL 72B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen2.5-VL 72B has a larger context window (131K vs 33K tokens).
- Qwen2.5-VL 72B is faster at 55 tok/s vs 52 tok/s.
- QwQ 32B Preview leads on SWE-bench coding (54.2% vs 38.0%).
| বৈশিষ্ট্য | QwQ 32B Preview | Qwen2.5-VL 72B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 47 | 79 |
Provider | Alibaba | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.14 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 32.8K tokens~49 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 52 tok/s | 55 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 54.2% | 38% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 65.2% | 58% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.00 / 1M |
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.
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।
QwQ 32B Preview · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- AIME গণিত অলিম্পিয়াড বেঞ্চমার্কে অসাধারণ স্কোর (৭৯.৭%)
- ওপেন অ্যাপাচি ২.০ লাইসেন্সে গবেষকদের জন্য উন্মুক্ত
- স্বচ্ছ চেইন-অফ-থট চিন্তন প্রক্রিয়ার বিস্তারিত প্রদর্শন
- ৩২B সাইজের হওয়ায় দুটি কনজিউমার জিপিইউতেই চালানো সম্ভব
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- ৩২K কনটেক্সট উইন্ডো (স্ট্যান্ডার্ড ১২৮K-র চেয়ে ছোট)
- সহজ সাধারণ প্রশ্নে অতিরিক্ত দীর্ঘ ব্যাখ্যা তৈরি করে
Qwen2.5-VL 72B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- শীর্ষ-টিয়ার ওপেন-ওয়েটস ভিজ্যুয়াল রিজনিং এবং ভিডিও অনুধাবন
- Dynamic রেজোলিউশন ভিজ্যুয়াল encoding সংরক্ষণকারী aspect ratios
- সম্পূর্ণ সেলফ-হোস্টিং liberty সহ zero প্রোপ্রাইটারি API ডেটা retention
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Demands multi-GPU হার্ডওয়্যার (e.g. 2x A100/H100 80GB) এর জন্য comfortable ইনফারেন্স
- ইনফারেন্স থ্রুপুট হয় slower চেয়ে hosted লাইটওয়েট মডেলগুলো
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | QwQ 32B Preview | Qwen2.5-VL 72B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.45 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 18K | 6K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | QwQ 32B Preview | Qwen2.5-VL 72B |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | qwq-32b-instruct | qwen2-5-vl-72b-instruct |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2024-11 | 2024-09 |
| নলেজ কাটঅফ | September 2024 | June 2024 |
| আর্কিটেকচার | Reinforcement Learning Reasoning Transformer | Open-Weights Multimodal Vision-Language Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 32B | 72B |
| 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 33K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.2/1M) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.05/1M টোকেন | 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) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং | 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) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| 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) · 45 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 155 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, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
QwQ 32B Preview vs Qwen2.5-VL 72B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, QwQ 32B Preview or Qwen2.5-VL 72B?
Qwen2.5-VL 72B is more intelligent. It scores 79 compared with 47 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen2.5-VL 72B is faster, generating 55 tokens per second compared with 52 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen2.5-VL 72B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.14 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen2.5-VL 72B has lower latency, with a time to first token of 0.72s compared with 0.82s.
Which model has a larger context window?
Qwen2.5-VL 72B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32.8K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose QwQ 32B Preview if your priority is Olympiad math proofs, algorithmic puzzles, complex logic deductions, and benchmark verification. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Qwen2.5-VL 72B if your workflow prioritizes Self-hosted visual intelligence, private document parsing, and research benchmarks. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does QwQ 32B Preview compare to Qwen2.5-VL 72B in API token pricing and cost per token?+
QwQ 32B Preview costs $0.20 per 1M input tokens and $0.60 per 1M output tokens, whereas Qwen2.5-VL 72B costs $0.00 input and $0.00 output. Overall, Qwen2.5-VL 72B 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: QwQ 32B Preview or Qwen2.5-VL 72B?+
QwQ 32B Preview supports a context window of 33K tokens (~25k words), while Qwen2.5-VL 72B supports 131K tokens (~98k words). Therefore, Qwen2.5-VL 72B can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: QwQ 32B Preview or Qwen2.5-VL 72B?+
QwQ 32B Preview scores 54.2% on SWE-bench Verified while Qwen2.5-VL 72B scores 38%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, QwQ 32B Preview holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between QwQ 32B Preview and Qwen2.5-VL 72B?+
QwQ 32B Preview features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Qwen2.5-VL 72B provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between QwQ 32B Preview and Qwen2.5-VL 72B?+
QwQ 32B Preview generates approximately 52 tokens per second, while Qwen2.5-VL 72B delivers 55 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Qwen2.5-VL 72B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining QwQ 32B Preview and Qwen2.5-VL 72B to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Qwen2.5-VL 72B to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to QwQ 32B Preview. 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-R1 Distill Llama 70B vs QwQ 32B Preview: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Phi-4 vs Qwen2.5-VL 72B: 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