Qwen3.5 397B-A17B vs Qwen3.5 122B-A10B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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AlibabaのQwen3.5 397B-A17BとAlibabaのQwen3.5 122B-A10Bは、注目度の高い主要AIモデルです。Qwen3.5 397B-A17Bは262.1K 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Qwen3.5 122B-A10Bは262.1K 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。
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.
Qwen3.5 397B-A17B
オープンウェイト基盤モデルAlibaba の Qwen3.5 397B-A17B 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。262K のコンテキストウィンドウ、毎秒 64 トークンの生成速度、知能指数 86/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
58%
Qwen3.5 122B-A10B
ネイティブ・マルチモーダルAIAlibaba の Qwen3.5 122B-A10B は、テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析向けに設計されたAIモデルです。262K のコンテキストウィンドウ、毎秒 78 トークンの生成速度、知能指数 82/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
ひと目でわかる主な違い
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Qwen3.5 122B-A10B is faster at 78 tok/s vs 64 tok/s.
| Feature | Qwen3.5 397B-A17B | Qwen3.5 122B-A10B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 86 | 82 |
Provider | Alibaba | Alibaba |
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 text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 64 tok/s | 78 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 58% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 70% | 65.5% |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
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.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
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.
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.
Qwen3.5 397B-A17B · Strengths & Key Advantages
- 262K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 58% · GPQA Diamond 70%）
- 毎秒 64 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 650ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (397B total (17B MoE))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
Qwen3.5 122B-A10B · Strengths & Key Advantages
- 262K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（GPQA Diamond 65.5% · MMLU-Pro 80.5%）
- 毎秒 78 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 510ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (122B total (10B MoE))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.
| Metric | Qwen3.5 397B-A17B | Qwen3.5 122B-A10B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 18K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 5K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen3.5 397B-A17B | Qwen3.5 122B-A10B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-5-397b-a17b-instruct | qwen3-5-122b-a10b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-02 | 2026-02 |
| Knowledge Cutoff | December 2025 | December 2025 |
| Architecture | Next-Gen Multimodal Sparse Mixture-of-Experts | Efficient Open Multimodal MoE Transformer |
| Parameters | 397B total (17B active MoE) | 122B total (10B active MoE) |
| 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) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / 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) · 76 GB VRAM (4-bit Quantized) · 262 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, vision |
| Output Modalities | text | text |
Qwen3.5 397B-A17B vs Qwen3.5 122B-A10B: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3.5 397B-A17B or Qwen3.5 122B-A10B?
Qwen3.5 397B-A17B is more intelligent. It scores 86 compared with 82 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3.5 122B-A10B is faster, generating 78 tokens per second compared with 64 tokens per second.
Which model has lower latency?
Qwen3.5 122B-A10B has lower latency, with a time to first token of 0.51s compared with 0.65s.
総合評価
Qwen3.5 397B-A17B（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Qwen3.5 122B-A10B（テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析、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Qwen3.5 397B-A17Bがリードし、応答速度とスループットではQwen3.5 122B-A10Bが優れ、APIコスト効率ではQwen3.5 397B-A17B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 Qwen3.5 397B-A17B と Qwen3.5 122B-A10B 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 Qwen3.5 397B-A17B 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。
Qwen3.5 397B-A17B と Qwen3.5 122B-A10B ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Qwen3.5 397B-A17B は100万トークンあたり入力$0.00 / 出力$0.00、Qwen3.5 122B-A10B は入力$0.00 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では Qwen3.5 397B-A17B 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 Qwen3.5 397B-A17B が 262.1K トークン、Qwen3.5 122B-A10B が 262.1K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Qwen3.5 122B-A10B がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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: Alibaba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)。