Head-to-Head Model Comparison

Qwen3 235B-A22B vs QwQ 32B Preview

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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Qwen3 235B-A22BProfile

QwQ 32B PreviewProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Alibaba

Qwen3 235B-A22B

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Alibaba का Qwen3 235B-A22B प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 68 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 83/100 इंटेलीजेंस स्कोर

Intelligence Index83 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

48.5%

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

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%).

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

Feature	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

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

QwQ 32B Preview

+5.7% SWE-bench lead

Cost

Qwen3 235B-A22B

1.0x cheaper monthly runtime

Speed

Qwen3 235B-A22B

+31% faster generation

Context

Qwen3 235B-A22B

131.1K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Qwen3 235B-A22BQwQ 32B Preview

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

48.5%vs54.2%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

67%vs65.2%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

81.5%vs74.8%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1365ptsvs1312pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs9.8%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

N/Avs29.5%

SciCode (Scientific Computing)

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

N/Avs36.2%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs58.4%

AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs79.7%

Long-Context Reasoning

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

N/Avs60.1%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

68 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

Qwen3 235B-A22B0.62s

QwQ 32B Preview0.82s

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

Qwen3 235B-A22B7.97s

QwQ 32B Preview10.44s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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)

Qwen3 235B-A22B Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

QwQ 32B Preview Monthly API Bill

$0.92 / month

$0.2/1M in · $0.6/1M out

Qwen3 235B-A22B saves approximately $0.92 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Qwen3 235B-A22B · Strengths & Key Advantages

131K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 48.5% · GPQA Diamond 67%)
68 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 620ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (235B total (22B MoE)) — 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.

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

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	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: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

Qwen3 235B-A22B (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, 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: Qwen3 235B-A22B जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Qwen3 235B-A22B तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Qwen3 235B-A22B बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Qwen3 235B-A22B या QwQ 32B Preview में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Qwen3 235B-A22B आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Qwen3 235B-A22B और QwQ 32B Preview में किसका API सस्ता है?+

Qwen3 235B-A22B की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और QwQ 32B Preview की $0.20 / $0.60 है। समग्र लागत में Qwen3 235B-A22B अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Qwen3 235B-A22B में 131.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि QwQ 32B Preview में 32.8K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Qwen3 235B-A22B तेज़ है।

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

Qwen3 235B-A22B vs QwQ 32B Preview

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Qwen3 235B-A22B

QwQ 32B Preview

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Qwen3 235B-A22B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

QwQ 32B Preview · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Qwen3 235B-A22B vs QwQ 32B Preview: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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