Qwen3.5 397B-A17B vs Llama 5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Qwen3.5 397B-A17B de Alibaba y Llama 5 de Meta compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Qwen3.5 397B-A17B ofrece una ventana de contexto de 262.1K tokens a $0.00/$0.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Llama 5 ofrece 5M tokens de contexto a $0.00/$0.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Qwen3.5 397B-A17B
Modelo Base de Pesos AbiertosQwen3.5 397B-A17B 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 262K, velocidad de 64 tokens/s, índice de inteligencia de 86/100
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
58%
Llama 5
Modelo Base de Pesos AbiertosLlama 5 de Meta es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 5M, velocidad de 65 tokens/s, índice de inteligencia de 94/100 y tarifa de ac
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
5M tokens
74%
Diferencias Clave de un Vistazo
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Llama 5 has a larger context window (5M vs 262K tokens).
- Llama 5 is faster at 65 tok/s vs 64 tok/s.
- Llama 5 leads on SWE-bench coding (74.0% vs 58.0%).
| Característica | Qwen3.5 397B-A17B | Llama 5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 86 | 94 |
Provider | Alibaba | Meta |
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 | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 5M tokens~7,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 64 tok/s | 65 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 58% | 74% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 70% | 84% |
¿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.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
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.
Qwen3.5 397B-A17B · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 262K con hasta 16K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 58% · GPQA Diamond 70%)
- Rendimiento ágil de 64 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 650 ms
- Pesos abiertos (397B total (17B 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
Llama 5 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 5M con hasta 128K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 74% · GPQA Diamond 84%)
- Rendimiento ágil de 65 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 850 ms
- Pesos abiertos (600B+ total (~40-80B )) 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 | Qwen3.5 397B-A17B | Llama 5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 40K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 20K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Qwen3.5 397B-A17B | Llama 5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-5-397b-a17b-instruct | meta-llama/Llama-5 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-02 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | December 2025 | January 2026 |
| Architecture | Next-Gen Multimodal Sparse Mixture-of-Experts | Mixture-of-Experts with recursive self-improvement (~600B total, 40-80B active) |
| Parameters | 397B total (17B active MoE) | 600B+ total (~40-80B 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) | 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 | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 246 GB VRAM (4-bit Quantized) · 854 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 372 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1290 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, vision, video, audio |
| Output Modalities | text | text |
Qwen3.5 397B-A17B vs Llama 5: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3.5 397B-A17B or Llama 5?
Llama 5 is more intelligent. It scores 94 compared with 86 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 5 is faster, generating 65 tokens per second compared with 64 tokens per second.
Which model has lower latency?
Qwen3.5 397B-A17B has lower latency, with a time to first token of 0.65s compared with 0.85s.
Which model has a larger context window?
Llama 5 has a larger context window, supporting 5M tokens compared with 262.1K tokens.
Veredicto
Tanto Qwen3.5 397B-A17B (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Llama 5 (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Llama 5 lidera en inteligencia general y programación, Llama 5 ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Qwen3.5 397B-A17B resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Qwen3.5 397B-A17B o Llama 5?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Llama 5 obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Qwen3.5 397B-A17B frente a Llama 5?+
Qwen3.5 397B-A17B cuesta $0.00 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Llama 5 cuesta $0.00 / $0.00. En costo combinado, Qwen3.5 397B-A17B es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Qwen3.5 397B-A17B cuenta con 262.1K tokens de contexto frente a 5M tokens de Llama 5. En velocidad de inferencia, Llama 5 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 Meta, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).