Pixtral 12B vs Qwen 2.5 32B Instruct
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mistral AI의 Pixtral 12B와 Alibaba의 Qwen 2.5 32B Instruct는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Pixtral 12B는 128K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.15/$0.15(입력/출력)의 요금을 제공하며, Qwen 2.5 32B Instruct는 131.1K 토큰 컨텍스트와 $0.18/$0.36의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.
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Pixtral 12B
네이티브 멀티모달 AIMistral AI의 Pixtral 12B 모델은 텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석에 최적화된 AI 모델로, 128K 컨텍스트 윈도우, 초당 85 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 40/100점(1M 토큰당 입력 $0.15 / 출력 $0.15)을 제공합니다.
$0.15 / 1M
$0.15 / 1M
128K tokens
28%
Qwen 2.5 32B Instruct
오픈 웨이트 파운데이션 모델Alibaba의 Qwen 2.5 32B Instruct 모델은 프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보에 최적화된 AI 모델로, 131K 컨텍스트 윈도우, 초당 85 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 41/100점(1M 토큰당 입력 $0.18 / 출력 $0.36)을 제공합니다.
$0.18 / 1M
$0.36 / 1M
131.1K tokens
40.8%
한눈에 보는 핵심 차이점
- Pixtral 12B is 1.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen 2.5 32B Instruct has a larger context window (131K vs 128K tokens).
- Qwen 2.5 32B Instruct is faster at 85 tok/s vs 85 tok/s.
- Qwen 2.5 32B Instruct leads on SWE-bench coding (40.8% vs 28.0%).
| Feature | Pixtral 12B | Qwen 2.5 32B Instruct |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 40 | 41 |
Provider | Mistral AI | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.15 / 1M | $0.18 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.15 / 1M | $0.36 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.08 / 1M | $0.10 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 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 | 85 tok/s | 85 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 28% | 40.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 43.8% | 48.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.04 / 1M |
부문별 우위 모델
At-a-glance decision framework검증된 벤치마크 점수 비교
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.
지연 시간(Latency) 및 응답 속도
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Pixtral 12B · Strengths & Key Advantages
- 128K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 28% · GPQA Diamond 43.8%)
- 초당 85 토큰의 빠른 처리 속도와 450ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 오픈 웨이트 아키텍처 (12B)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
- 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
Qwen 2.5 32B Instruct · Strengths & Key Advantages
- 131K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 40.8% · GPQA Diamond 48.5%)
- 초당 85 토큰의 빠른 처리 속도와 480ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 오픈 웨이트 아키텍처 (32B)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
- 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Pixtral 12B | Qwen 2.5 32B Instruct |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.09 | $0.16 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 25K | 28K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
기술 사양 (Specifications)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Pixtral 12B | Qwen 2.5 32B Instruct |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | pixtral-12b-latest | qwen-2-5-32b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-09 | 2024-09 |
| Knowledge Cutoff | August 2024 | June 2024 |
| Architecture | Multimodal Vision-Language Transformer | Dense Autoregressive Transformer |
| Parameters | 12B | 32B |
| 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 ($0.15/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.18/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.05/1M tokens | Cached input at $0.036/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / 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 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) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 7 GB VRAM (4-bit Quantized) · 26 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 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 |
| Output Modalities | text | text |
Pixtral 12B vs Qwen 2.5 32B Instruct: 핵심 요약 문답 (FAQ)
Which is more intelligent, Pixtral 12B or Qwen 2.5 32B Instruct?
Qwen 2.5 32B Instruct is more intelligent. It scores 41 compared with 40 on the composite Intelligence Index.
Which model is cheaper to run?
Pixtral 12B is cheaper at $0.08 per 1M tokens blended, compared with $0.10 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Pixtral 12B has lower latency, with a time to first token of 0.45s compared with 0.48s.
Which model has a larger context window?
Qwen 2.5 32B Instruct has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.
종합 평가
Pixtral 12B(텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Qwen 2.5 32B Instruct(프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Qwen 2.5 32B Instruct가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Pixtral 12B가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Pixtral 12B가 더 경제적입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
코딩과 복잡한 추론에는 Pixtral 12B와 Qwen 2.5 32B Instruct 중 어느 모델이 더 나은가요?+
종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Qwen 2.5 32B Instruct가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.
Pixtral 12B와 Qwen 2.5 32B Instruct의 API 요금 차이는 얼마인가요?+
Pixtral 12B는 100만 토큰당 입력 $0.15 / 출력 $0.15이며, Qwen 2.5 32B Instruct는 입력 $0.18 / 출력 $0.36입니다. 혼합 비용 기준으로는 Pixtral 12B가 더 저렴합니다.
어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+
컨텍스트 길이는 Pixtral 12B가 128K 토큰, Qwen 2.5 32B Instruct가 131.1K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Pixtral 12B가 더 빠릅니다.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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공식 출처: Mistral AI 및 Alibaba 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).