Head-to-Head Model Comparison

Qwen3.5 27B vs DeepSeek Chat

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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Qwen3.5 27BProfile

DeepSeek ChatProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Alibaba

Qwen3.5 27B

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Alibaba का Qwen3.5 27B प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 90 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 75/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रद

Intelligence Index75 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

DeepSeek

DeepSeek Chat

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

DeepSeek का DeepSeek Chat प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 75 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.28/$0.42 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 50/100 इंटेलीजेंस स्को

Intelligence Index50 / 100

Input Token:

$0.28 / 1M

Output Token:

$0.42 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

54%

एक नज़र में मुख्य अंतर

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.

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

Feature	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

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

Evaluations ongoing

Cost

Qwen3.5 27B

1.0x cheaper monthly runtime

Speed

Qwen3.5 27B

+20% faster generation

Context

DeepSeek Chat

1M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Qwen3.5 27BDeepSeek Chat

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

N/Avs54%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

56.5%vs65%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

74%vs79.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1285ptsvs1335pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs10.8%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

N/Avs36%

SciCode (Scientific Computing)

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

N/Avs33.5%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs56.5%

AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs74%

Long-Context Reasoning

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

N/Avs82.5%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

90 tok/s vs75 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

Qwen3.5 27B0.41s

DeepSeek Chat0.52s

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

Qwen3.5 27B5.97s

DeepSeek Chat7.19s

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)

Qwen3.5 27B Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

DeepSeek Chat Monthly API Bill

$0.84 / month

$0.28/1M in · $0.42/1M out

Qwen3.5 27B saves approximately $0.84 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Qwen3.5 27B · Strengths & Key Advantages

262K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (GPQA Diamond 56.5% · MMLU-Pro 74%)
90 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 410ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (27B) — 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

DeepSeek Chat · Strengths & Key Advantages

1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 54% · GPQA Diamond 65%)
75 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 520ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (671B Total (37B )) — 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	Qwen3.5 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

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	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: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

Qwen3.5 27B (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और DeepSeek Chat (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Qwen3.5 27B जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Qwen3.5 27B तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Qwen3.5 27B बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Qwen3.5 27B या DeepSeek Chat में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Qwen3.5 27B आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Qwen3.5 27B और DeepSeek Chat में किसका API सस्ता है?+

Qwen3.5 27B की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और DeepSeek Chat की $0.28 / $0.42 है। समग्र लागत में Qwen3.5 27B अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Qwen3.5 27B में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि DeepSeek Chat में 1M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Qwen3.5 27B 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 & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Qwen3.5 27B vs DeepSeek Chat

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Qwen3.5 27B

DeepSeek Chat

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Qwen3.5 27B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

DeepSeek Chat · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Qwen3.5 27B vs DeepSeek Chat: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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