QwQ 32B Preview vs Qwen2.5-VL 72B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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AlibabaのQwQ 32B PreviewとAlibabaのQwen2.5-VL 72Bは、注目度の高い主要AIモデルです。QwQ 32B Previewは32.8K 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$0.20/出力$0.60、一方のQwen2.5-VL 72B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。
任意のAIモデルを切り替えて比較
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QwQ 32B Preview
オープンウェイト推論モデルAlibaba の QwQ 32B Preview は、強化学習により鍛えられた高効率なオープンウェイト論理推論向けに設計されたAIモデルです。33K のコンテキストウィンドウ、毎秒 52 トークンの生成速度、知能指数 47/100（1Mトークンあたり入力$0.2・出力$0.6）を実現しています。
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
32.8K tokens
54.2%
Qwen2.5-VL 72B
ネイティブ・マルチモーダルAIAlibaba の Qwen2.5-VL 72B 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。131K のコンテキストウィンドウ、毎秒 55 トークンの生成速度、知能指数 79/100（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
131.1K tokens
38%
ひと目でわかる主な違い
- Qwen2.5-VL 72B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen2.5-VL 72B has a larger context window (131K vs 33K tokens).
- Qwen2.5-VL 72B is faster at 55 tok/s vs 52 tok/s.
- QwQ 32B Preview leads on SWE-bench coding (54.2% vs 38.0%).
| Feature | QwQ 32B Preview | Qwen2.5-VL 72B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 47 | 79 |
Provider | Alibaba | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.14 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 32.8K tokens~49 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 52 tok/s | 55 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 54.2% | 38% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 65.2% | 58% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.00 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
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.
QwQ 32B Preview · Strengths & Key Advantages
- 33K 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 54.2% · GPQA Diamond 65.2%）
- 毎秒 52 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 820ms 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
Qwen2.5-VL 72B · 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 38% · GPQA Diamond 58%）
- 毎秒 55 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 720ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (72B)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 | QwQ 32B Preview | Qwen2.5-VL 72B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.45 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 18K | 6K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | QwQ 32B Preview | Qwen2.5-VL 72B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwq-32b-instruct | qwen2-5-vl-72b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-11 | 2024-09 |
| Knowledge Cutoff | September 2024 | June 2024 |
| Architecture | Reinforcement Learning Reasoning Transformer | Open-Weights Multimodal Vision-Language Transformer |
| Parameters | 32B | 72B |
| 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) | Flat rate ($0.2/1M in) across full 33K window | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.05/1M tokens | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling | 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) | 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) · 20 GB VRAM (4-bit Quantized) · 69 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 45 GB VRAM (4-bit Quantized) · 155 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 | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
QwQ 32B Preview vs Qwen2.5-VL 72B: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, QwQ 32B Preview or Qwen2.5-VL 72B?
Qwen2.5-VL 72B is more intelligent. It scores 79 compared with 47 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen2.5-VL 72B is faster, generating 55 tokens per second compared with 52 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen2.5-VL 72B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.14 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen2.5-VL 72B has lower latency, with a time to first token of 0.72s compared with 0.82s.
Which model has a larger context window?
Qwen2.5-VL 72B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32.8K tokens.
総合評価
QwQ 32B Preview（強化学習により鍛えられた高効率なオープンウェイト論理推論、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Qwen2.5-VL 72B（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Qwen2.5-VL 72Bがリードし、応答速度とスループットではQwen2.5-VL 72Bが優れ、APIコスト効率ではQwen2.5-VL 72B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 QwQ 32B Preview と Qwen2.5-VL 72B 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 Qwen2.5-VL 72B 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。
QwQ 32B Preview と Qwen2.5-VL 72B ではどちらのAPI料金が安いですか？+
QwQ 32B Preview は100万トークンあたり入力$0.20 / 出力$0.60、Qwen2.5-VL 72B は入力$0.00 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では Qwen2.5-VL 72B 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 QwQ 32B Preview が 32.8K トークン、Qwen2.5-VL 72B が 131.1K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Qwen2.5-VL 72B 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)。