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Head-to-Head Model Comparison

Granite 3.3 8B vs Qwen3 32B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs リサーチチーム監修最終確認日: October 2026編集方針
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Granite 3.3 8B vs Qwen3 32B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

IBMのGranite 3.3 8BとAlibabaのQwen3 32Bは、注目度の高い主要AIモデルです。Granite 3.3 8Bは128K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.00/出力$0.00、一方のQwen3 32Bは131.1K トークンのコンテキストで入力$0.00/出力$0.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。

徹底比較 (VS)

任意のAIモデルを切り替えて比較

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:
IBM

Granite 3.3 8B

オープンウェイト基盤モデル

IBM の Granite 3.3 8B は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 140 トークンの生成速度、知能指数 74/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。

Intelligence Index74 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Alibaba

Qwen3 32B

オープンウェイト基盤モデル

Alibaba の Qwen3 32B は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。131K のコンテキストウィンドウ、毎秒 85 トークンの生成速度、知能指数 78/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。

Intelligence Index78 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

40%

ひと目でわかる主な違い

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Qwen3 32B has a larger context window (131K vs 128K tokens).
  • Granite 3.3 8B is faster at 140 tok/s vs 85 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGranite 3.3 8BQwen3 32B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7478
Provider
IBMAlibaba
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
128K tokens~192 A4 pages of text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
140 tok/s85 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A40%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A59%

分野別勝者スコアカード

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Granite 3.3 8B
+65% faster generation
Context
Qwen3 32B
131.1K tokens window

検証済みベンチマークスコア比較

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

Granite 3.3 8BQwen3 32B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

N/Avs40%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

N/Avs59%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

69.5%vs76%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1235ptsvs1310pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

140 tok/s vs85 tok/s

レイテンシ＆応答時間

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
Granite 3.3 8B0.28s
Qwen3 32B0.44s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Granite 3.3 8B3.85s
Qwen3 32B6.32s

リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター

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)
Granite 3.3 8B Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Qwen3 32B 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

Granite 3.3 8B · Strengths & Key Advantages

  • 128K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（MMLU-Pro 69.5% · Arena Elo 1235）
  • 毎秒 140 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 280ms の低遅延
  • オープンウェイトモデル (8B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
  • 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
  • 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります

Qwen3 32B · Strengths & Key Advantages

  • 131K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 40% · GPQA Diamond 59%）
  • 毎秒 85 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 440ms の低遅延
  • オープンウェイトモデル (32B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
  • 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
  • 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります

Token Use & Task Economics

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

MetricGranite 3.3 8BQwen3 32B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
12K16K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
2K4K

技術仕様・スペック

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGranite 3.3 8BQwen3 32B
Official API Model ID (SDK)granite-3-3-8bqwen3-32b-instruct
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-042025-04
Knowledge CutoffJanuary 2025February 2025
ArchitectureEnterprise-Calibrated Open TransformerDense Autoregressive Transformer
Parameters8B32B
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) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 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 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

Granite 3.3 8B vs Qwen3 32B: よくある質問 (FAQ)

Which is more intelligent, Granite 3.3 8B or Qwen3 32B?

Qwen3 32B is more intelligent. It scores 78 compared with 74 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Granite 3.3 8B is faster, generating 140 tokens per second compared with 85 tokens per second.

Which model has lower latency?

Granite 3.3 8B has lower latency, with a time to first token of 0.28s compared with 0.44s.

Which model has a larger context window?

Qwen3 32B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.

総合評価

Granite 3.3 8B（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とQwen3 32B（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではQwen3 32Bがリードし、応答速度とスループットではGranite 3.3 8Bが優れ、APIコスト効率ではGranite 3.3 8Bが有利です。

よくある質問 (FAQ)

コーディングや複雑な推論には Granite 3.3 8B と Qwen3 32B のどちらが適していますか？+

総合知能指数およびコーディング評価では Qwen3 32B が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。

Granite 3.3 8B と Qwen3 32B ではどちらのAPI料金が安いですか？+

Granite 3.3 8B は100万トークンあたり入力$0.00 / 出力$0.00、Qwen3 32B は入力$0.00 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では Granite 3.3 8B がより経済的です。

コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+

コンテキストウィンドウは Granite 3.3 8B が 128K トークン、Qwen3 32B が 131.1K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Granite 3.3 8B がリードしています。

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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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

公的ソース: IBMおよびAlibaba公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。