Qwen3.5 27B vs DeepSeek Chat
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Qwen3.5 27B de Alibaba et DeepSeek Chat de DeepSeek sont deux modèles d’IA de premier plan. Qwen3.5 27B propose une fenêtre de contexte de 262.1K tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que DeepSeek Chat offre 1M tokens de contexte à $0.28/$0.42 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Qwen3.5 27B
Modèle de Base à Poids OuvertsQwen3.5 27B 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 262K, une vitesse de 90 tokens/s, un indice d’intelligence
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
DeepSeek Chat
Modèle de Base à Poids OuvertsDeepSeek Chat 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 1M, une vitesse de 75 tokens/s, un indice d’intelligence
$0.28 / 1M
$0.42 / 1M
1M tokens
54%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Qwen3.5 27B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- DeepSeek Chat has a larger context window (1M vs 262K tokens).
- Qwen3.5 27B is faster at 90 tok/s vs 75 tok/s.
| Caractéristique | Qwen3.5 27B | DeepSeek Chat |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 75 | 50 |
Provider | Alibaba | DeepSeek |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.28 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.42 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.12 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 90 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 54% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 56.5% | 65% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.03 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores 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.
Qwen3.5 27B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 262K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (GPQA Diamond 56.5% · MMLU-Pro 74%)
- Débit rapide de 90 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 410 ms
- Poids ouverts (27B) 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 Chat · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1M et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 54% · GPQA Diamond 65%)
- Débit rapide de 75 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 520 ms
- Poids ouverts (671B Total (37B )) 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 | Qwen3.5 27B | DeepSeek Chat |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.15 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 13K | 35K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Qwen3.5 27B | DeepSeek Chat |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-5-27b-instruct | deepseek-chat |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-02 | 2025-12 |
| Knowledge Cutoff | December 2025 | September 2025 |
| Architecture | Dense Multimodal Autoregressive Transformer | Multi-Head Latent Attention (MLA) Sparse MoE |
| Parameters | 27B | 671B Total (37B 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) | Flat rate ($0.28/1M in) across full 1000K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix caching at $0.028/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 17 GB VRAM (4-bit Quantized) · 58 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1443 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 |
| Output Modalities | text | text |
Qwen3.5 27B vs DeepSeek Chat: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3.5 27B or DeepSeek Chat?
Qwen3.5 27B is more intelligent. It scores 75 compared with 50 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3.5 27B is faster, generating 90 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen3.5 27B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.12 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen3.5 27B has lower latency, with a time to first token of 0.41s compared with 0.52s.
Which model has a larger context window?
DeepSeek Chat has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 262.1K tokens.
Verdict
Qwen3.5 27B (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 DeepSeek Chat (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 : Qwen3.5 27B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Qwen3.5 27B assure un débit supérieur et Qwen3.5 27B offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Qwen3.5 27B ou DeepSeek Chat ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Qwen3.5 27B prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Qwen3.5 27B et DeepSeek Chat ?+
Qwen3.5 27B est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.28 / $0.42 pour DeepSeek Chat. En coût pondéré, Qwen3.5 27B est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Qwen3.5 27B prend en charge 262.1K tokens contre 1M tokens pour DeepSeek Chat. Côté vitesse de génération, Qwen3.5 27B 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).