Qwen 2.5 Coder 32B vs DeepSeek-Coder-V2 236B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Qwen 2.5 Coder 32B de Alibaba et DeepSeek-Coder-V2 236B de DeepSeek sont deux modèles d’IA de premier plan. Qwen 2.5 Coder 32B propose une fenêtre de contexte de 128K tokens au tarif de $0.20/$0.60 par million de tokens, tandis que DeepSeek-Coder-V2 236B offre 128K tokens de contexte à $0.14/$0.28 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Qwen 2.5 Coder 32B
Spécialiste Code à Poids OuvertsQwen 2.5 Coder 32B de Alibaba est un modèle d’IA conçu pour le développement logiciel et la génération de code avec poids ouverts auto-hébergeables, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 78 tokens/s, un indice d’intelligen
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
128K tokens
48.6%
DeepSeek-Coder-V2 236B
Modèle de Base à Poids OuvertsDeepSeek-Coder-V2 236B de DeepSeek 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 74 tokens/s, un indice d’i
$0.14 / 1M
$0.28 / 1M
128K tokens
42.1%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- DeepSeek-Coder-V2 236B is 1.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen 2.5 Coder 32B is faster at 78 tok/s vs 74 tok/s.
- Qwen 2.5 Coder 32B leads on SWE-bench coding (48.6% vs 42.1%).
| Caractéristique | Qwen 2.5 Coder 32B | DeepSeek-Coder-V2 236B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 43 | 42 |
Provider | Alibaba | DeepSeek |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.14 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $0.28 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.13 / 1M | $0.07 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 78 tok/s | 74 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 48.6% | 42.1% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 48.2% | 49.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.04 / 1M | $0.01 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen 2.5 Coder 32B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 48.6% · GPQA Diamond 48.2%)
- Débit rapide de 78 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 540 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
DeepSeek-Coder-V2 236B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 42.1% · GPQA Diamond 49.5%)
- Débit rapide de 74 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 510 ms
- Poids ouverts (236B) 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 Coder 32B | DeepSeek-Coder-V2 236B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.18 | $0.14 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 35K | 30K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Qwen 2.5 Coder 32B | DeepSeek-Coder-V2 236B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen-2-5-coder-32b-instruct | deepseek-chat |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-11 | 2024-06 |
| Knowledge Cutoff | September 2024 | December 2023 |
| Architecture | Dense Code-Specialized Transformer | 236B Mixture-of-Experts (21B active) |
| Parameters | 32B | 236B |
| 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 ($0.2/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.14/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.04/1M tokens | Automatic prefix caching at $0.014/1M (no extra cache-write fee) |
| 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) · 507 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 Coder 32B vs DeepSeek-Coder-V2 236B: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen 2.5 Coder 32B or DeepSeek-Coder-V2 236B?
Qwen 2.5 Coder 32B is more intelligent. It scores 43 compared with 42 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen 2.5 Coder 32B is faster, generating 78 tokens per second compared with 74 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
DeepSeek-Coder-V2 236B is cheaper at $0.07 per 1M tokens blended, compared with $0.13 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
DeepSeek-Coder-V2 236B has lower latency, with a time to first token of 0.51s compared with 0.54s.
Verdict
Qwen 2.5 Coder 32B (Conçu pour le développement logiciel et la génération de code avec poids ouverts auto-hébergeables, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et DeepSeek-Coder-V2 236B (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 Coder 32B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Qwen 2.5 Coder 32B assure un débit supérieur et DeepSeek-Coder-V2 236B offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Qwen 2.5 Coder 32B ou DeepSeek-Coder-V2 236B ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Qwen 2.5 Coder 32B 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 Coder 32B et DeepSeek-Coder-V2 236B ?+
Qwen 2.5 Coder 32B est facturé $0.20 / $0.60 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.14 / $0.28 pour DeepSeek-Coder-V2 236B. En coût pondéré, DeepSeek-Coder-V2 236B est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Qwen 2.5 Coder 32B prend en charge 128K tokens contre 128K tokens pour DeepSeek-Coder-V2 236B. Côté vitesse de génération, Qwen 2.5 Coder 32B est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Alibaba et DeepSeek, fiches système et benchmarks indépendants (2026).