Qwen3 235B-A22B vs QwQ 32B Preview
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Qwen3 235B-A22B de Alibaba et QwQ 32B Preview de Alibaba sont deux modèles d’IA de premier plan. Qwen3 235B-A22B propose une fenêtre de contexte de 131.1K tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que QwQ 32B Preview offre 32.8K tokens de contexte à $0.20/$0.60 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Qwen3 235B-A22B
Modèle de Base à Poids OuvertsQwen3 235B-A22B 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 68 tokens/s, un indice d’intellige
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
48.5%
QwQ 32B Preview
Raisonnement à Poids OuvertsQwQ 32B Preview de Alibaba est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, offrant une fenêtre de contexte de 33K, une vitesse de 52 tokens/s, un indice d’intelligence de 47/100 et un
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
32.8K tokens
54.2%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Qwen3 235B-A22B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen3 235B-A22B has a larger context window (131K vs 33K tokens).
- Qwen3 235B-A22B is faster at 68 tok/s vs 52 tok/s.
- QwQ 32B Preview leads on SWE-bench coding (54.2% vs 48.5%).
| Caractéristique | Qwen3 235B-A22B | QwQ 32B Preview |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 83 | 47 |
Provider | Alibaba | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.20 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.60 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 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 | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 68 tok/s | 52 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 48.5% | 54.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 67% | 65.2% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.05 / 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.
Qwen3 235B-A22B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 131K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 48.5% · GPQA Diamond 67%)
- Débit rapide de 68 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 620 ms
- Poids ouverts (235B total (22B MoE)) 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
QwQ 32B Preview · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 33K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 54.2% · GPQA Diamond 65.2%)
- Débit rapide de 52 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 820 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 | Qwen3 235B-A22B | QwQ 32B Preview |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.45 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 22K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 18K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Qwen3 235B-A22B | QwQ 32B Preview |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-235b-a22b-instruct | qwq-32b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-04 | 2024-11 |
| Knowledge Cutoff | February 2025 | September 2024 |
| Architecture | Sparse Mixture-of-Experts Autoregressive Transformer | Reinforcement Learning Reasoning Transformer |
| Parameters | 235B total (22B active MoE) | 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) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Flat rate ($0.2/1M in) across full 33K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | 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) · 146 GB VRAM (4-bit Quantized) · 505 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 |
Qwen3 235B-A22B vs QwQ 32B Preview: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3 235B-A22B or QwQ 32B Preview?
Qwen3 235B-A22B is more intelligent. It scores 83 compared with 47 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3 235B-A22B is faster, generating 68 tokens per second compared with 52 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen3 235B-A22B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.14 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen3 235B-A22B has lower latency, with a time to first token of 0.62s compared with 0.82s.
Which model has a larger context window?
Qwen3 235B-A22B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32.8K tokens.
Verdict
Qwen3 235B-A22B (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 QwQ 32B Preview (Conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Qwen3 235B-A22B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Qwen3 235B-A22B assure un débit supérieur et Qwen3 235B-A22B offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Qwen3 235B-A22B ou QwQ 32B Preview ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Qwen3 235B-A22B prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Qwen3 235B-A22B et QwQ 32B Preview ?+
Qwen3 235B-A22B est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.20 / $0.60 pour QwQ 32B Preview. En coût pondéré, Qwen3 235B-A22B est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Qwen3 235B-A22B prend en charge 131.1K tokens contre 32.8K tokens pour QwQ 32B Preview. Côté vitesse de génération, Qwen3 235B-A22B 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 Alibaba, fiches système et benchmarks indépendants (2026).