Head-to-Head Model Comparison

QwQ 32B Preview vs Qwen2.5-VL 72B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

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

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QwQ 32B PreviewProfile

Qwen2.5-VL 72BProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Alibaba

QwQ 32B Preview

Raisonnement à Poids Ouverts

QwQ 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

Intelligence Index47 / 100

Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

54.2%

Alibaba

Qwen2.5-VL 72B

IA Multimodale Native

Qwen2.5-VL 72B de Alibaba est un modèle d’IA conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, offrant une fenêtre de contexte de 131K, une vitesse de 55 tokens/s, un indice d’intelligence d

Intelligence Index79 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

38%

Différences Clés en un Coup d’Œil

Qwen2.5-VL 72B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Qwen2.5-VL 72B has a larger context window (131K vs 33K tokens).
Qwen2.5-VL 72B is faster at 55 tok/s vs 52 tok/s.
QwQ 32B Preview leads on SWE-bench coding (54.2% vs 38.0%).

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

Caractéristique	QwQ 32B Preview	Qwen2.5-VL 72B
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	47	79
Provider	Alibaba	Alibaba
Input Price Cost per million input tokens	$0.20 / 1M	$0.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.60 / 1M	$0.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.14 / 1M	$0.00 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	32.8K tokens~49 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	52 tok/s	55 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	54.2%	38%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	65.2%	58%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.05 / 1M	$0.00 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework

Code

QwQ 32B Preview

+16.2% SWE-bench lead

Coût

Qwen2.5-VL 72B

1.0x cheaper monthly runtime

Vitesse

Qwen2.5-VL 72B

+6% faster generation

Contexte

Qwen2.5-VL 72B

131.1K tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

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

QwQ 32B PreviewQwen2.5-VL 72B

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

54.2%vs38%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

65.2%vs58%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

74.8%vs77.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1312ptsvs1315pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

9.8%vsN/A

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

29.5%vsN/A

SciCode (Scientific Computing)

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

36.2%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

58.4%vsN/A

AIME (Advanced Math Competition)

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

79.7%vsN/A

Long-Context Reasoning

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

60.1%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

52 tok/s vs55 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

QwQ 32B Preview0.82s

Qwen2.5-VL 72B0.72s

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

QwQ 32B Preview10.44s

Qwen2.5-VL 72B9.81s

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)

QwQ 32B Preview Monthly API Bill

$0.92 / month

$0.2/1M in · $0.6/1M out

Qwen2.5-VL 72B Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Qwen2.5-VL 72B saves approximately $0.92 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

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

Qwen2.5-VL 72B · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 131K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 38% · GPQA Diamond 58%)
Débit rapide de 55 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 720 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

Token Use & Task Economics

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

Metric	QwQ 32B Preview	Qwen2.5-VL 72B
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.45	$0.00
Output Tokens / Task Tokens generated per task	22K	20K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	18K	6K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Caractéristique	QwQ 32B Preview	Qwen2.5-VL 72B
Official API Model ID (SDK)	qwq-32b-instruct	qwen2-5-vl-72b-instruct
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2024-11	2024-09
Knowledge Cutoff	September 2024	June 2024
Architecture	Reinforcement Learning Reasoning Transformer	Open-Weights Multimodal Vision-Language Transformer
Parameters	32B	72B
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 33K window	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTL	Cached input at $0.05/1M tokens	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI Agent	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling	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) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
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) · 45 GB VRAM (4-bit Quantized) · 155 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, vision
Output Modalities	text	text

QwQ 32B Preview vs Qwen2.5-VL 72B: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, QwQ 32B Preview or Qwen2.5-VL 72B?

Qwen2.5-VL 72B is more intelligent. It scores 79 compared with 47 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen2.5-VL 72B is faster, generating 55 tokens per second compared with 52 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen2.5-VL 72B 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?

Qwen2.5-VL 72B has lower latency, with a time to first token of 0.72s compared with 0.82s.

Which model has a larger context window?

Qwen2.5-VL 72B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32.8K tokens.

Verdict

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.) et Qwen2.5-VL 72B (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Qwen2.5-VL 72B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Qwen2.5-VL 72B assure un débit supérieur et Qwen2.5-VL 72B offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, QwQ 32B Preview ou Qwen2.5-VL 72B ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Qwen2.5-VL 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 QwQ 32B Preview et Qwen2.5-VL 72B ?+

QwQ 32B Preview est facturé $0.20 / $0.60 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour Qwen2.5-VL 72B. En coût pondéré, Qwen2.5-VL 72B est plus économique.

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

QwQ 32B Preview prend en charge 32.8K tokens contre 131.1K tokens pour Qwen2.5-VL 72B. Côté vitesse de génération, Qwen2.5-VL 72B est le plus rapide.

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

QwQ 32B Preview vs Qwen2.5-VL 72B

Changez et Comparez les Modèles

QwQ 32B Preview

Qwen2.5-VL 72B

Qui gagne où ?

Scores de Benchmarks Vérifiés

Latence et Temps de Réponse

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

QwQ 32B Preview · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Qwen2.5-VL 72B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Spécifications Techniques

QwQ 32B Preview vs Qwen2.5-VL 72B: Réponses Rapides (FAQ)

Verdict

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