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Head-to-Head Model Comparison

Qwen3 32B vs Qwen3 235B-A22B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Qwen3 32B vs Qwen3 235B-A22B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Alibaba의 Qwen3 32B와 Alibaba의 Qwen3 235B-A22B는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Qwen3 32B는 131.1K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.00/$0.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, Qwen3 235B-A22B는 131.1K 토큰 컨텍스트와 $0.00/$0.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

1:1 모델 맞대결 비교 (VS)

원하는 AI 모델 선택 및 실시간 비교

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 32B

오픈 웨이트 파운데이션 모델

Alibaba의 Qwen3 32B 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 78/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.

Intelligence Index78 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

40%

Alibaba

Qwen3 235B-A22B

오픈 웨이트 파운데이션 모델

Alibaba의 Qwen3 235B-A22B 모델은 프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보에 최적화된 AI 모델로, 131K 컨텍스트 윈도우, 초당 68 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 83/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.

Intelligence Index83 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

48.5%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Qwen3 32B is faster at 85 tok/s vs 68 tok/s.
  • Qwen3 235B-A22B leads on SWE-bench coding (48.5% vs 40.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureQwen3 32BQwen3 235B-A22B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7883
Provider
AlibabaAlibaba
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
131.1K tokens~197 A4 pages of text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
85 tok/s68 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
40%48.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
59%67%

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding
Qwen3 235B-A22B
+8.5% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Qwen3 32B
+25% faster generation
Context
Tied
131.1K tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

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

Qwen3 32BQwen3 235B-A22B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

40%vs48.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

59%vs67%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

76%vs81.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1310ptsvs1365pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

85 tok/s vs68 tok/s

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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 32B0.44s
Qwen3 235B-A22B0.62s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen3 32B6.32s
Qwen3 235B-A22B7.97s

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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 32B Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Qwen3 235B-A22B 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

Qwen3 32B · Strengths & Key Advantages

  • 131K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 40% · GPQA Diamond 59%)
  • 초당 85 토큰의 빠른 처리 속도와 440ms에 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

Qwen3 235B-A22B · Strengths & Key Advantages

  • 131K 컨텍스트 윈도우 및 최대 16K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 48.5% · GPQA Diamond 67%)
  • 초당 68 토큰의 빠른 처리 속도와 620ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (235B total (22B MoE))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.

MetricQwen3 32BQwen3 235B-A22B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
16K22K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
4K8K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureQwen3 32BQwen3 235B-A22B
Official API Model ID (SDK)qwen3-32b-instructqwen3-235b-a22b-instruct
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-042025-04
Knowledge CutoffFebruary 2025February 2025
ArchitectureDense Autoregressive TransformerSparse Mixture-of-Experts Autoregressive Transformer
Parameters32B235B total (22B active MoE)
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) · 20 GB VRAM (4-bit Quantized) · 69 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 146 GB VRAM (4-bit Quantized) · 505 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

Qwen3 32B vs Qwen3 235B-A22B: 핵심 요약 문답 (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen3 32B or Qwen3 235B-A22B?

Qwen3 235B-A22B is more intelligent. It scores 83 compared with 78 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen3 32B is faster, generating 85 tokens per second compared with 68 tokens per second.

Which model has lower latency?

Qwen3 32B has lower latency, with a time to first token of 0.44s compared with 0.62s.

종합 평가

Qwen3 32B(프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Qwen3 235B-A22B(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 Qwen3 235B-A22B가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Qwen3 32B가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Qwen3 32B가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Qwen3 32B와 Qwen3 235B-A22B 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Qwen3 235B-A22B가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Qwen3 32B와 Qwen3 235B-A22B의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Qwen3 32B는 100만 토큰당 입력 $0.00 / 출력 $0.00이며, Qwen3 235B-A22B는 입력 $0.00 / 출력 $0.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 Qwen3 32B가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Qwen3 32B가 131.1K 토큰, Qwen3 235B-A22B가 131.1K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Qwen3 32B가 더 빠릅니다.

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

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공식 출처: Alibaba 및 Alibaba 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).