DeepSeek-R1 Distill Llama 70B vs QwQ 32B Preview
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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DeepSeek-R1 Distill Llama 70B von DeepSeek und QwQ 32B Preview von Alibaba gehören zu den führenden KI-Modellen. DeepSeek-R1 Distill Llama 70B bietet ein Kontextfenster von 131.1K Tokens bei API-Preisen von $0.35/$1.05 pro 1M Tokens, während QwQ 32B Preview 32.8K Tokens Kontext zu $0.20/$0.60 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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DeepSeek-R1 Distill Llama 70B
Open-Weights-Reasoning-ModellDeepSeek-R1 Distill Llama 70B von DeepSeek ist ein KI-Modell für Open-Weights-Reasoning mit transparenter Gedankenketten-Verarbeitung (Chain-of-Thought) mit 131K Kontextfenster, 48 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 48/100 und $
$0.35 / 1M
$1.05 / 1M
131.1K tokens
57.5%
QwQ 32B Preview
Open-Weights-Reasoning-ModellQwQ 32B Preview von Alibaba ist ein KI-Modell für Open-Weights-Reasoning mit transparenter Gedankenketten-Verarbeitung (Chain-of-Thought) mit 33K Kontextfenster, 52 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 47/100 und $0.2/$0.6 pro 1M
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
32.8K tokens
54.2%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- QwQ 32B Preview is 1.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- DeepSeek-R1 Distill Llama 70B has a larger context window (131K vs 33K tokens).
- QwQ 32B Preview is faster at 52 tok/s vs 48 tok/s.
- DeepSeek-R1 Distill Llama 70B leads on SWE-bench coding (57.5% vs 54.2%).
| Feature | DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | QwQ 32B Preview |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 48 | 47 |
Provider | DeepSeek | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.35 / 1M | $0.20 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.05 / 1M | $0.60 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.20 / 1M | $0.14 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 32.8K tokens~49 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 48 tok/s | 52 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 57.5% | 54.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 70% | 65.2% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.04 / 1M | $0.05 / 1M |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkGeprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B · Strengths & Key Advantages
- 131K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 57.5% · GPQA Diamond 70%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 48 Token/Sekunde bei nur 880 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (70B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
QwQ 32B Preview · Strengths & Key Advantages
- 33K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 54.2% · GPQA Diamond 65.2%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 52 Token/Sekunde bei nur 820 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (32B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | QwQ 32B Preview |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.42 | $0.45 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 27K | 22K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 21K | 18K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | QwQ 32B Preview |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | deepseek-reasoner | qwq-32b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-01 | 2024-11 |
| Knowledge Cutoff | July 2024 | September 2024 |
| Architecture | Dense Distilled Reasoning Transformer | Reinforcement Learning Reasoning Transformer |
| Parameters | 70B | 32B |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.35/1M in) across full 131K window | Flat rate ($0.2/1M in) across full 33K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.035/1M (no extra cache-write fee) | Cached input at $0.05/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 20 GB VRAM (4-bit Quantized) · 69 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B vs QwQ 32B Preview: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, DeepSeek-R1 Distill Llama 70B or QwQ 32B Preview?
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B is more intelligent. It scores 48 compared with 47 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
QwQ 32B Preview is faster, generating 52 tokens per second compared with 48 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
QwQ 32B Preview is cheaper at $0.14 per 1M tokens blended, compared with $0.20 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
QwQ 32B Preview has lower latency, with a time to first token of 0.82s compared with 0.88s.
Which model has a larger context window?
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32.8K tokens.
Fazit
Sowohl DeepSeek-R1 Distill Llama 70B (Optimal für Open-Weights-Reasoning mit transparenter Gedankenketten-Verarbeitung (Chain-of-Thought), Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch QwQ 32B Preview (Optimal für Open-Weights-Reasoning mit transparenter Gedankenketten-Verarbeitung (Chain-of-Thought), Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: DeepSeek-R1 Distill Llama 70B führt bei komplexem Reasoning und Coding, QwQ 32B Preview liefert den höheren Token-Durchsatz und QwQ 32B Preview ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – DeepSeek-R1 Distill Llama 70B oder QwQ 32B Preview?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt DeepSeek-R1 Distill Llama 70B vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von DeepSeek-R1 Distill Llama 70B und QwQ 32B Preview?+
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B kostet $0.35 / $1.05 pro 1M Input-/Output-Tokens, QwQ 32B Preview liegt bei $0.20 / $0.60. Beim gewichteten Gesamtpreis ist QwQ 32B Preview günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B bietet 131.1K Tokens Kontext gegenüber 32.8K Tokens bei QwQ 32B Preview. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt QwQ 32B Preview vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von DeepSeek und Alibaba, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).