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Head-to-Head Model Comparison

Qwen3.5 Plus vs Gemini 3.1 Pro

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Qwen3.5 Plus vs Gemini 3.1 Pro: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Alibaba का Qwen3.5 Plus और Google का Gemini 3.1 Pro दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Qwen3.5 Plus में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.60/$2.40 प्रति 1M टोकन है, जबकि Gemini 3.1 Pro में 1.05M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $2.00/$12.00 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 Plus

नेटिव मल्टीमॉडल AI

Alibaba का Qwen3.5 Plus टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 85 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.6/$2.4 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 87/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index87 / 100
Input Token:

$0.60 / 1M

Output Token:

$2.40 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

64%

Google

Gemini 3.1 Pro

शीर्ष कोडिंग और इंजीनियरिंग

Google का Gemini 3.1 Pro ऑटोनॉमस सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, कोड रिफैक्टरिंग और जटिल डीबगिंग के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1.0M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 110 टोकन/सेकंड स्पीड और $2/$12 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 86/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान क

Intelligence Index86 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$12.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

74.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • Qwen3.5 Plus is 4.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 3.1 Pro has a larger context window (1M vs 1M tokens).
  • Gemini 3.1 Pro is faster at 110 tok/s vs 85 tok/s.
  • Gemini 3.1 Pro leads on SWE-bench coding (74.5% vs 64.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureQwen3.5 PlusGemini 3.1 Pro
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8786
Provider
AlibabaGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$0.60 / 1M$2.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$2.40 / 1M$12.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.40 / 1M$1.95 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1M tokens~1,500 A4 pages of text1.05M tokens~1,573 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K66K
Throughput Speed
Tokens generated per second
85 tok/s110 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
64%74.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
72%86.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.06 / 1M$0.50 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
Gemini 3.1 Pro
+10.5% SWE-bench lead
Cost
Qwen3.5 Plus
4.6x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini 3.1 Pro
+29% faster generation
Context
Gemini 3.1 Pro
1.05M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Qwen3.5 PlusGemini 3.1 Pro
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

64%vs74.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

72%vs86.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

85%vs89.2%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1410ptsvs1475pts
AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs94%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

85 tok/s vs110 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 Plus0.49s
Gemini 3.1 Pro0.78s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen3.5 Plus6.37s
Gemini 3.1 Pro5.33s

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 Plus Monthly API Bill
$3.15 / month
$0.6/1M in · $2.4/1M out
Gemini 3.1 Pro Monthly API Bill
$14.55 / month
$2/1M in · $12/1M out
Qwen3.5 Plus saves approximately $11.40 / month (78%) under this workload.4.6x Savings

Qwen3.5 Plus · Strengths & Key Advantages

  • 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 64% · GPQA Diamond 72%)
  • 85 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 490ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $0.6/$2.4 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Gemini 3.1 Pro · Strengths & Key Advantages

  • 1.0M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 66K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 86.5%)
  • 110 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 780ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $2/$12 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

Token Use & Task Economics

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

MetricQwen3.5 PlusGemini 3.1 Pro
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.19$1.85
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K52K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
8K26K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureQwen3.5 PlusGemini 3.1 Pro
Official API Model ID (SDK)qwen3-5-plus-instructmodels/gemini-3-1-pro
API ProtocolAlibaba REST API (OpenAI-Compatible)Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-022026-02
Knowledge CutoffDecember 2025November 2025
ArchitectureEnterprise Million-Token Multimodal TransformerPathways High-Capacity Reasoning Architecture
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.6/1M in) across full 1000K windowStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.06/1M tokensImplicit + Explicit Context Caching at $0.5/1M with configurable TTL
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 toolsBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportAPI Prompt Engineering & RAG DistillationVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
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 VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationAlibaba Production Safety & Alignment VerifiedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision, audio, video
Output Modalitiestexttext

Qwen3.5 Plus vs Gemini 3.1 Pro: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen3.5 Plus or Gemini 3.1 Pro?

Qwen3.5 Plus is more intelligent. It scores 87 compared with 86 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 3.1 Pro is faster, generating 110 tokens per second compared with 85 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen3.5 Plus is cheaper at $0.40 per 1M tokens blended, compared with $1.95 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Qwen3.5 Plus has lower latency, with a time to first token of 0.49s compared with 0.78s.

Which model has a larger context window?

Gemini 3.1 Pro has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1M tokens.

निष्कर्ष

Qwen3.5 Plus (टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Gemini 3.1 Pro (ऑटोनॉमस सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, कोड रिफैक्टरिंग और जटिल डीबगिंग, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Qwen3.5 Plus जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Gemini 3.1 Pro तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Qwen3.5 Plus बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Qwen3.5 Plus या Gemini 3.1 Pro में से कौन बेहतर है?+

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

Qwen3.5 Plus और Gemini 3.1 Pro में किसका API सस्ता है?+

Qwen3.5 Plus की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.60 / $2.40 प्रति 1M टोकन है और Gemini 3.1 Pro की $2.00 / $12.00 है। समग्र लागत में Qwen3.5 Plus अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Qwen3.5 Plus में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Gemini 3.1 Pro में 1.05M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Gemini 3.1 Pro तेज़ है।

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

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