GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B vs QwQ 32B Preview

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
साझा करें
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B vs QwQ 32B Preview: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

DeepSeek का DeepSeek-R1 Distill Llama 70B और Alibaba का QwQ 32B Preview दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। DeepSeek-R1 Distill Llama 70B में 131.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.35/$1.05 प्रति 1M टोकन है, जबकि QwQ 32B Preview में 32.8K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.20/$0.60 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
DeepSeek

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B

ओपन-वेट्स रीजनिंग मॉडल

DeepSeek का DeepSeek-R1 Distill Llama 70B ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 48 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.35/$1.05 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 48/100 इंटेलीजेंस

Intelligence Index48 / 100
Input Token:

$0.35 / 1M

Output Token:

$1.05 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

57.5%

Alibaba

QwQ 32B Preview

ओपन-वेट्स रीजनिंग मॉडल

Alibaba का QwQ 32B Preview ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 33K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 52 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.2/$0.6 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 47/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता

Intelligence Index47 / 100
Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

54.2%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • QwQ 32B Preview is 1.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • DeepSeek-R1 Distill Llama 70B has a larger context window (131K vs 33K tokens).
  • QwQ 32B Preview is faster at 52 tok/s vs 48 tok/s.
  • DeepSeek-R1 Distill Llama 70B leads on SWE-bench coding (57.5% vs 54.2%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureDeepSeek-R1 Distill Llama 70BQwQ 32B Preview
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4847
Provider
DeepSeekAlibaba
Input Price
Cost per million input tokens
$0.35 / 1M$0.20 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$1.05 / 1M$0.60 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.20 / 1M$0.14 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
131.1K tokens~197 A4 pages of text32.8K tokens~49 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
48 tok/s52 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
57.5%54.2%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
70%65.2%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.04 / 1M$0.05 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B
+3.3% SWE-bench lead
Cost
QwQ 32B Preview
1.7x cheaper monthly runtime
Speed
QwQ 32B Preview
+8% faster generation
Context
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B
131.1K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

DeepSeek-R1 Distill Llama 70BQwQ 32B Preview
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

57.5%vs54.2%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

70%vs65.2%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

78.6%vs74.8%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1330ptsvs1312pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

11.2%vs9.8%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

34.2%vs29.5%
SciCode (Scientific Computing)

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

39.8%vs36.2%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

60.5%vs58.4%
AIME (Advanced Math Competition)

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

70%vs79.7%
Long-Context Reasoning

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

70.5%vs60.1%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

48 tok/s vs52 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B0.88s
QwQ 32B Preview0.82s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B11.30s
QwQ 32B Preview10.44s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B Monthly API Bill
$1.52 / month
$0.35/1M in · $1.05/1M out
QwQ 32B Preview Monthly API Bill
$0.92 / month
$0.2/1M in · $0.6/1M out
QwQ 32B Preview saves approximately $0.61 / month (40%) under this workload.1.7x Savings

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B · Strengths & Key Advantages

  • 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 57.5% · GPQA Diamond 70%)
  • 48 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 880ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (70B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

QwQ 32B Preview · Strengths & Key Advantages

  • 33K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 54.2% · GPQA Diamond 65.2%)
  • 52 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 820ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (32B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

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

MetricDeepSeek-R1 Distill Llama 70BQwQ 32B Preview
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.42$0.45
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
27K22K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
21K18K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureDeepSeek-R1 Distill Llama 70BQwQ 32B Preview
Official API Model ID (SDK)deepseek-reasonerqwq-32b-instruct
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-012024-11
Knowledge CutoffJuly 2024September 2024
ArchitectureDense Distilled Reasoning TransformerReinforcement Learning Reasoning Transformer
Parameters70B32B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (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 131K windowFlat rate ($0.2/1M in) across full 33K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.035/1M (no extra cache-write fee)Cached input at $0.05/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 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 ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B vs QwQ 32B Preview: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, DeepSeek-R1 Distill Llama 70B or QwQ 32B Preview?

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B is more intelligent. It scores 48 compared with 47 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

QwQ 32B Preview is faster, generating 52 tokens per second compared with 48 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

QwQ 32B Preview is cheaper at $0.14 per 1M tokens blended, compared with $0.20 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

QwQ 32B Preview has lower latency, with a time to first token of 0.82s compared with 0.88s.

Which model has a larger context window?

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32.8K tokens.

निष्कर्ष

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B (ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और QwQ 32B Preview (ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: DeepSeek-R1 Distill Llama 70B जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, QwQ 32B Preview तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और QwQ 32B Preview बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए DeepSeek-R1 Distill Llama 70B या QwQ 32B Preview में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में DeepSeek-R1 Distill Llama 70B आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B और QwQ 32B Preview में किसका API सस्ता है?+

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.35 / $1.05 प्रति 1M टोकन है और QwQ 32B Preview की $0.20 / $0.60 है। समग्र लागत में QwQ 32B Preview अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

DeepSeek-R1 Distill Llama 70B में 131.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि QwQ 32B Preview में 32.8K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में QwQ 32B Preview तेज़ है।

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

स्रोत: DeepSeek और Alibaba आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।