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Head-to-Head Model Comparison

Qwen3.5 397B-A17B vs Llama 5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Qwen3.5 397B-A17B vs Llama 5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Alibaba का Qwen3.5 397B-A17B और Meta का Llama 5 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Qwen3.5 397B-A17B में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Llama 5 में 5M 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

Qwen3.5 397B-A17B

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Alibaba का Qwen3.5 397B-A17B प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 64 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 86/100 इंटेलीजेंस स्को

Intelligence Index86 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

58%

Meta

Llama 5

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Meta का Llama 5 प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 5M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 65 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 94/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता ह

Intelligence Index94 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

5M tokens

SWE-bench Verified:

74%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Llama 5 has a larger context window (5M vs 262K tokens).
  • Llama 5 is faster at 65 tok/s vs 64 tok/s.
  • Llama 5 leads on SWE-bench coding (74.0% vs 58.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureQwen3.5 397B-A17BLlama 5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8694
Provider
AlibabaMeta
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
262.1K tokens~393 A4 pages of text5M tokens~7,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
64 tok/s65 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
58%74%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
70%84%

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
Llama 5
+16.0% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Llama 5
+2% faster generation
Context
Llama 5
5M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Qwen3.5 397B-A17BLlama 5
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

58%vs74%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

70%vs84%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

83.5%vs87%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1385ptsvs1485pts
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs68%
AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs88%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

64 tok/s vs65 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 397B-A17B0.65s
Llama 50.85s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen3.5 397B-A17B8.46s
Llama 58.54s

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)
Qwen3.5 397B-A17B Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Llama 5 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

Qwen3.5 397B-A17B · Strengths & Key Advantages

  • 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 58% · GPQA Diamond 70%)
  • 64 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 650ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (397B total (17B 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

Llama 5 · Strengths & Key Advantages

  • 5M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 74% · GPQA Diamond 84%)
  • 65 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 850ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (600B+ total (~40-80B )) — 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.

MetricQwen3.5 397B-A17BLlama 5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
22K40K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
8K20K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureQwen3.5 397B-A17BLlama 5
Official API Model ID (SDK)qwen3-5-397b-a17b-instructmeta-llama/Llama-5
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-022026-04
Knowledge CutoffDecember 2025January 2026
ArchitectureNext-Gen Multimodal Sparse Mixture-of-ExpertsMixture-of-Experts with recursive self-improvement (~600B total, 40-80B active)
Parameters397B total (17B active MoE)600B+ total (~40-80B active)
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 AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
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) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 246 GB VRAM (4-bit Quantized) · 854 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 372 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1290 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 Modalitiestext, visiontext, vision, video, audio
Output Modalitiestexttext

Qwen3.5 397B-A17B vs Llama 5: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen3.5 397B-A17B or Llama 5?

Llama 5 is more intelligent. It scores 94 compared with 86 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Llama 5 is faster, generating 65 tokens per second compared with 64 tokens per second.

Which model has lower latency?

Qwen3.5 397B-A17B has lower latency, with a time to first token of 0.65s compared with 0.85s.

Which model has a larger context window?

Llama 5 has a larger context window, supporting 5M tokens compared with 262.1K tokens.

निष्कर्ष

Qwen3.5 397B-A17B (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Llama 5 (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Llama 5 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Llama 5 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Qwen3.5 397B-A17B बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Qwen3.5 397B-A17B या Llama 5 में से कौन बेहतर है?+

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

Qwen3.5 397B-A17B और Llama 5 में किसका API सस्ता है?+

Qwen3.5 397B-A17B की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और Llama 5 की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में Qwen3.5 397B-A17B अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Qwen3.5 397B-A17B में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Llama 5 में 5M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Llama 5 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)

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