Qwen3.5 35B-A3B vs DeepSeek Chat
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Qwen3.5 35B-A3B von Alibaba und DeepSeek Chat von DeepSeek gehören zu den führenden KI-Modellen. Qwen3.5 35B-A3B bietet ein Kontextfenster von 262.1K Tokens bei API-Preisen von $0.00/$0.00 pro 1M Tokens, während DeepSeek Chat 1M Tokens Kontext zu $0.28/$0.42 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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Qwen3.5 35B-A3B
Nativ Multimodale KIQwen3.5 35B-A3B von Alibaba ist ein KI-Modell für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse mit 262K Kontextfenster, 125 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 77/100 und kostenlosem Open-Weig
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
DeepSeek Chat
Open-Weights-BasismodellDeepSeek Chat von DeepSeek ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 1M Kontextfenster, 75 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 50/100 und $0.28/$0.42 pro 1M Token.
$0.28 / 1M
$0.42 / 1M
1M tokens
54%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Qwen3.5 35B-A3B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- DeepSeek Chat has a larger context window (1M vs 262K tokens).
- Qwen3.5 35B-A3B is faster at 125 tok/s vs 75 tok/s.
| Feature | Qwen3.5 35B-A3B | DeepSeek Chat |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 77 | 50 |
Provider | Alibaba | DeepSeek |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.28 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.42 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.12 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 125 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 54% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 59% | 65% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.03 / 1M |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Geprüfte 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.
Qwen3.5 35B-A3B · Strengths & Key Advantages
- 262K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (GPQA Diamond 59% · MMLU-Pro 76.5%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 125 Token/Sekunde bei nur 340 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (35B total (3B MoE)) 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
DeepSeek Chat · Strengths & Key Advantages
- 1M Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 54% · GPQA Diamond 65%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 75 Token/Sekunde bei nur 520 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (671B Total (37B )) 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 | Qwen3.5 35B-A3B | DeepSeek Chat |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.15 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 14K | 35K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen3.5 35B-A3B | DeepSeek Chat |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-5-35b-a3b-instruct | deepseek-chat |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-02 | 2025-12 |
| Knowledge Cutoff | December 2025 | September 2025 |
| Architecture | Lightweight Multimodal MoE Transformer | Multi-Head Latent Attention (MLA) Sparse MoE |
| Parameters | 35B total (3B active MoE) | 671B Total (37B Active) |
| 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) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Flat rate ($0.28/1M in) across full 1000K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix caching at $0.028/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | 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 · 100% Strict JSON Schema |
| 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 22 GB VRAM (4-bit Quantized) · 75 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1443 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, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
Qwen3.5 35B-A3B vs DeepSeek Chat: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3.5 35B-A3B or DeepSeek Chat?
Qwen3.5 35B-A3B is more intelligent. It scores 77 compared with 50 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3.5 35B-A3B is faster, generating 125 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen3.5 35B-A3B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.12 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen3.5 35B-A3B has lower latency, with a time to first token of 0.34s compared with 0.52s.
Which model has a larger context window?
DeepSeek Chat has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 262.1K tokens.
Fazit
Sowohl Qwen3.5 35B-A3B (Optimal für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch DeepSeek Chat (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Qwen3.5 35B-A3B führt bei komplexem Reasoning und Coding, Qwen3.5 35B-A3B liefert den höheren Token-Durchsatz und Qwen3.5 35B-A3B ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Qwen3.5 35B-A3B oder DeepSeek Chat?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Qwen3.5 35B-A3B vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Qwen3.5 35B-A3B und DeepSeek Chat?+
Qwen3.5 35B-A3B kostet $0.00 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, DeepSeek Chat liegt bei $0.28 / $0.42. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Qwen3.5 35B-A3B günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Qwen3.5 35B-A3B bietet 262.1K Tokens Kontext gegenüber 1M Tokens bei DeepSeek Chat. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Qwen3.5 35B-A3B 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 Alibaba und DeepSeek, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).