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 de DeepSeek y QwQ 32B Preview de Alibaba compiten directamente en el ecosistema actual de IA. DeepSeek-R1 Distill Llama 70B ofrece una ventana de contexto de 131.1K tokens a $0.35/$1.05 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que QwQ 32B Preview ofrece 32.8K tokens de contexto a $0.20/$0.60 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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DeepSeek-R1 Distill Llama 70B
Razonamiento de Pesos AbiertosDeepSeek-R1 Distill Llama 70B de DeepSeek es un modelo de IA diseñado para razonamiento de cadena de pensamiento con pesos abiertos y alta eficiencia algorítmica, con ventana de contexto de 131K, velocidad de 48 tokens/s, índice de intelige
$0.35 / 1M
$1.05 / 1M
131.1K tokens
57.5%
QwQ 32B Preview
Razonamiento de Pesos AbiertosQwQ 32B Preview de Alibaba es un modelo de IA diseñado para razonamiento de cadena de pensamiento con pesos abiertos y alta eficiencia algorítmica, con ventana de contexto de 33K, velocidad de 52 tokens/s, índice de inteligencia de 47/100 y
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
32.8K tokens
54.2%
Diferencias Clave de un Vistazo
- 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%).
| Característica | 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 |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkPuntuaciones de Benchmarks Verificadas
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.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 131K con hasta 8K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 57.5% · GPQA Diamond 70%)
- Rendimiento ágil de 48 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 880 ms
- Pesos abiertos (70B) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
QwQ 32B Preview · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 33K con hasta 8K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 54.2% · GPQA Diamond 65.2%)
- Rendimiento ágil de 52 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 820 ms
- Pesos abiertos (32B) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
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 |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | 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: Respuestas Rápidas (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.
Veredicto
Tanto DeepSeek-R1 Distill Llama 70B (Ideal para razonamiento de cadena de pensamiento con pesos abiertos y alta eficiencia algorítmica, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como QwQ 32B Preview (Ideal para razonamiento de cadena de pensamiento con pesos abiertos y alta eficiencia algorítmica, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: DeepSeek-R1 Distill Llama 70B lidera en inteligencia general y programación, QwQ 32B Preview ofrece mayor velocidad de generación de tokens y QwQ 32B Preview resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, DeepSeek-R1 Distill Llama 70B o QwQ 32B Preview?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, DeepSeek-R1 Distill Llama 70B obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de DeepSeek-R1 Distill Llama 70B frente a QwQ 32B Preview?+
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B cuesta $0.35 / $1.05 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que QwQ 32B Preview cuesta $0.20 / $0.60. En costo combinado, QwQ 32B Preview es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B cuenta con 131.1K tokens de contexto frente a 32.8K tokens de QwQ 32B Preview. En velocidad de inferencia, QwQ 32B Preview ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.
Fuentes: Documentación oficial de API de DeepSeek y Alibaba, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).