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Head-to-Head Model Comparison

Qwen3 32B vs Qwen3 235B-A22B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Qwen3 32B vs Qwen3 235B-A22B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Alibaba का Qwen3 32B और Alibaba का Qwen3 235B-A22B दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Qwen3 32B में 131.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Qwen3 235B-A22B में 131.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.00/$0.00 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:
Alibaba

Qwen3 32B

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Alibaba का Qwen3 32B प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 85 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 78/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान

Intelligence Index78 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

40%

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%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Qwen3 32B is faster at 85 tok/s vs 68 tok/s.
  • Qwen3 235B-A22B leads on SWE-bench coding (48.5% vs 40.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureQwen3 32BQwen3 235B-A22B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7883
Provider
AlibabaAlibaba
Input Price
Cost per million input tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
131.1K tokens~197 A4 pages of text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
85 tok/s68 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
40%48.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
59%67%

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
Qwen3 235B-A22B
+8.5% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Qwen3 32B
+25% faster generation
Context
Tied
131.1K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Qwen3 32BQwen3 235B-A22B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

40%vs48.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

59%vs67%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

76%vs81.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1310ptsvs1365pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

85 tok/s vs68 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 32B0.44s
Qwen3 235B-A22B0.62s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen3 32B6.32s
Qwen3 235B-A22B7.97s

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)
Qwen3 32B Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Qwen3 235B-A22B Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Qwen3 32B · Strengths & Key Advantages

  • 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 40% · GPQA Diamond 59%)
  • 85 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 440ms 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

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

Token Use & Task Economics

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

MetricQwen3 32BQwen3 235B-A22B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
16K22K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
4K8K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureQwen3 32BQwen3 235B-A22B
Official API Model ID (SDK)qwen3-32b-instructqwen3-235b-a22b-instruct
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-042025-04
Knowledge CutoffFebruary 2025February 2025
ArchitectureDense Autoregressive TransformerSparse Mixture-of-Experts Autoregressive Transformer
Parameters32B235B total (22B active MoE)
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)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
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 · 100% Strict JSON Schema
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) · 20 GB VRAM (4-bit Quantized) · 69 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 146 GB VRAM (4-bit Quantized) · 505 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

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

Which is more intelligent, Qwen3 32B or Qwen3 235B-A22B?

Qwen3 235B-A22B is more intelligent. It scores 83 compared with 78 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen3 32B is faster, generating 85 tokens per second compared with 68 tokens per second.

Which model has lower latency?

Qwen3 32B has lower latency, with a time to first token of 0.44s compared with 0.62s.

निष्कर्ष

Qwen3 32B (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Qwen3 235B-A22B (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, 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 32B तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Qwen3 32B बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Qwen3 32B या Qwen3 235B-A22B 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 32B और Qwen3 235B-A22B में किसका API सस्ता है?+

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

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

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

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

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