Head-to-Head Model Comparison

Qwen 2.5 72B vs Qwen 2.5 32B Instruct

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale

Changez et Comparez les Modèles

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Qwen 2.5 72BProfile

Qwen 2.5 32B InstructProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Alibaba

Qwen 2.5 72B

Modèle de Base à Poids Ouverts

Qwen 2.5 72B de Alibaba est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 64 tokens/s, un indice d’intelligence

Intelligence Index44 / 100

Input Token:

$0.35 / 1M

Output Token:

$0.70 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

45.2%

Alibaba

Qwen 2.5 32B Instruct

Modèle de Base à Poids Ouverts

Qwen 2.5 32B Instruct de Alibaba est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 131K, une vitesse de 85 tokens/s, un indice d’int

Intelligence Index41 / 100

Input Token:

$0.18 / 1M

Output Token:

$0.36 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

40.8%

Différences Clés en un Coup d’Œil

Qwen 2.5 32B Instruct is 1.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Qwen 2.5 32B Instruct has a larger context window (131K vs 128K tokens).
Qwen 2.5 32B Instruct is faster at 85 tok/s vs 64 tok/s.
Qwen 2.5 72B leads on SWE-bench coding (45.2% vs 40.8%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Caractéristique	Qwen 2.5 72B	Qwen 2.5 32B Instruct
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	44	41
Provider	Alibaba	Alibaba
Input Price Cost per million input tokens	$0.35 / 1M	$0.18 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.70 / 1M	$0.36 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.19 / 1M	$0.10 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	128K tokens~192 A4 pages of text	131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	8K	8K
Throughput Speed Tokens generated per second	64 tok/s	85 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	45.2%	40.8%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	52.8%	48.5%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.07 / 1M	$0.04 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework

Code

Qwen 2.5 72B

+4.4% SWE-bench lead

Coût

Qwen 2.5 32B Instruct

1.9x cheaper monthly runtime

Vitesse

Qwen 2.5 32B Instruct

+33% faster generation

Contexte

Qwen 2.5 32B Instruct

131.1K tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Qwen 2.5 72BQwen 2.5 32B Instruct

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

45.2%vs40.8%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

52.8%vs48.5%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

71.4%vs67.2%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1282ptsvs1255pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

7.2%vs5.6%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

28.1%vs26.2%

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

28.9%vs26.5%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

46.5%vs42.1%

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

59.2%vs52.3%

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

66.8%vs64%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

64 tok/s vs85 tok/s

Latence et Temps de Réponse

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

Qwen 2.5 72B0.61s

Qwen 2.5 32B Instruct0.48s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Qwen 2.5 72B8.42s

Qwen 2.5 32B Instruct6.36s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Qwen 2.5 72B Monthly API Bill

$1.26 / month

$0.35/1M in · $0.7/1M out

Qwen 2.5 32B Instruct Monthly API Bill

$0.65 / month

$0.18/1M in · $0.36/1M out

Qwen 2.5 32B Instruct saves approximately $0.61 / month (49%) under this workload.1.9x Savings

Qwen 2.5 72B · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 45.2% · GPQA Diamond 52.8%)
Débit rapide de 64 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 610 ms
Poids ouverts (72B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama

Considerations & Trade-offs

Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

Qwen 2.5 32B Instruct · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 131K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 40.8% · GPQA Diamond 48.5%)
Débit rapide de 85 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 480 ms
Poids ouverts (32B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama

Considerations & Trade-offs

Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	Qwen 2.5 72B	Qwen 2.5 32B Instruct
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.28	$0.16
Output Tokens / Task Tokens generated per task	32K	28K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Caractéristique	Qwen 2.5 72B	Qwen 2.5 32B Instruct
Official API Model ID (SDK)	qwen-2-5-72b-instruct	qwen-2-5-32b-instruct
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2024-09	2024-09
Knowledge Cutoff	September 2024	June 2024
Architecture	Dense Autoregressive Transformer	Dense Autoregressive Transformer
Parameters	72B	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 128K window	Flat rate ($0.18/1M in) across full 131K window
Prompt Cache Policy & TTL	Cached input at $0.07/1M tokens	Cached input at $0.036/1M 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 · 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) · 45 GB VRAM (4-bit Quantized) · 155 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

Qwen 2.5 72B vs Qwen 2.5 32B Instruct: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen 2.5 72B or Qwen 2.5 32B Instruct?

Qwen 2.5 72B is more intelligent. It scores 44 compared with 41 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen 2.5 32B Instruct is faster, generating 85 tokens per second compared with 64 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen 2.5 32B Instruct is cheaper at $0.10 per 1M tokens blended, compared with $0.19 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Qwen 2.5 32B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 0.61s.

Which model has a larger context window?

Qwen 2.5 32B Instruct has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.

Verdict

Qwen 2.5 72B (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Qwen 2.5 32B Instruct (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Qwen 2.5 72B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Qwen 2.5 32B Instruct assure un débit supérieur et Qwen 2.5 32B Instruct offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Qwen 2.5 72B ou Qwen 2.5 32B Instruct ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Qwen 2.5 72B prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.

Quelle est la différence de prix API entre Qwen 2.5 72B et Qwen 2.5 32B Instruct ?+

Qwen 2.5 72B est facturé $0.35 / $0.70 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.18 / $0.36 pour Qwen 2.5 32B Instruct. En coût pondéré, Qwen 2.5 32B Instruct est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

Qwen 2.5 72B prend en charge 128K tokens contre 131.1K tokens pour Qwen 2.5 32B Instruct. Côté vitesse de génération, Qwen 2.5 32B Instruct est le plus rapide.

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Qwen 2.5 72B vs Qwen 2.5 32B Instruct

Changez et Comparez les Modèles

Qwen 2.5 72B

Qwen 2.5 32B Instruct

Qui gagne où ?

Scores de Benchmarks Vérifiés

Latence et Temps de Réponse

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Qwen 2.5 72B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Qwen 2.5 32B Instruct · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

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Qwen 2.5 72B vs Qwen 2.5 32B Instruct: Réponses Rapides (FAQ)

Verdict

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