Qwen3 32B vs Qwen3 235B-A22B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Qwen3 32B de Alibaba y Qwen3 235B-A22B de Alibaba compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Qwen3 32B ofrece una ventana de contexto de 131.1K tokens a $0.00/$0.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Qwen3 235B-A22B ofrece 131.1K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Qwen3 32B
Modelo Base de Pesos AbiertosQwen3 32B de Alibaba es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 131K, velocidad de 85 tokens/s, índice de inteligencia de 78/100 y tarif
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
40%
Qwen3 235B-A22B
Modelo Base de Pesos AbiertosQwen3 235B-A22B de Alibaba es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 131K, velocidad de 68 tokens/s, índice de inteligencia de 83/100 y
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
48.5%
Diferencias Clave de un Vistazo
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Qwen3 32B is faster at 85 tok/s vs 68 tok/s.
- Qwen3 235B-A22B leads on SWE-bench coding (48.5% vs 40.0%).
| Característica | Qwen3 32B | Qwen3 235B-A22B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 78 | 83 |
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 | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 85 tok/s | 68 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 40% | 48.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 59% | 67% |
¿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.
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.
Qwen3 32B · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 131K con hasta 8K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 40% · GPQA Diamond 59%)
- Rendimiento ágil de 85 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 440 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
Qwen3 235B-A22B · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 131K con hasta 16K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 48.5% · GPQA Diamond 67%)
- Rendimiento ágil de 68 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 620 ms
- Pesos abiertos (235B total (22B MoE)) 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 | Qwen3 32B | Qwen3 235B-A22B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 16K | 22K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 4K | 8K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Qwen3 32B | Qwen3 235B-A22B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-32b-instruct | qwen3-235b-a22b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-04 | 2025-04 |
| Knowledge Cutoff | February 2025 | February 2025 |
| Architecture | Dense Autoregressive Transformer | Sparse Mixture-of-Experts Autoregressive Transformer |
| Parameters | 32B | 235B total (22B active MoE) |
| 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) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| 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 · 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) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 20 GB VRAM (4-bit Quantized) · 69 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 146 GB VRAM (4-bit Quantized) · 505 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 |
Qwen3 32B vs Qwen3 235B-A22B: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3 32B or Qwen3 235B-A22B?
Qwen3 235B-A22B is more intelligent. It scores 83 compared with 78 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3 32B is faster, generating 85 tokens per second compared with 68 tokens per second.
Which model has lower latency?
Qwen3 32B has lower latency, with a time to first token of 0.44s compared with 0.62s.
Veredicto
Tanto Qwen3 32B (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Qwen3 235B-A22B (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Qwen3 235B-A22B lidera en inteligencia general y programación, Qwen3 32B ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Qwen3 32B resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Qwen3 32B o Qwen3 235B-A22B?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Qwen3 235B-A22B obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Qwen3 32B frente a Qwen3 235B-A22B?+
Qwen3 32B cuesta $0.00 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Qwen3 235B-A22B cuesta $0.00 / $0.00. En costo combinado, Qwen3 32B es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Qwen3 32B cuenta con 131.1K tokens de contexto frente a 131.1K tokens de Qwen3 235B-A22B. En velocidad de inferencia, Qwen3 32B 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 Alibaba y Alibaba, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).