Granite 3.3 8B vs Qwen3 32B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Granite 3.3 8B от IBM и Qwen3 32B от Alibaba — две ключевые модели ИИ в своём классе. Granite 3.3 8B предлагает контекстное окно 128K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а Qwen3 32B — контекст 131.1K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Granite 3.3 8B
Базовая модель с открытыми весамиGranite 3.3 8B от IBM — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 140 ток/с и индекс интеллекта 74/100 (бесплатным дос
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
Qwen3 32B
Базовая модель с открытыми весамиQwen3 32B от Alibaba — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 131K, скорость 85 ток/с и индекс интеллекта 78/100 (бесплатным досту
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
40%
Ключевые отличия кратко
- 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.
| Feature | Granite 3.3 8B | Qwen3 32B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 74 | 78 |
Provider | IBM | 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 | 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 | 140 tok/s | 85 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 40% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 59% |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Результаты проверенных бенчмарков
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.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Granite 3.3 8B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (MMLU-Pro 69.5% · Arena Elo 1235)
- Высокая скорость генерации 140 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 280 мс
- Открытые веса модели (8B) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Qwen3 32B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 131K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 40% · GPQA Diamond 59%)
- Высокая скорость генерации 85 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 440 мс
- Открытые веса модели (32B) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Granite 3.3 8B | Qwen3 32B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 12K | 16K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 2K | 4K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Granite 3.3 8B | Qwen3 32B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | granite-3-3-8b | qwen3-32b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-04 | 2025-04 |
| Knowledge Cutoff | January 2025 | February 2025 |
| Architecture | Enterprise-Calibrated Open Transformer | Dense Autoregressive Transformer |
| Parameters | 8B | 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) | 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 | 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) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / 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 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 |
| Output Modalities | text | text |
Granite 3.3 8B vs Qwen3 32B: Быстрые ответы (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.
Вердикт
И Granite 3.3 8B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Qwen3 32B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Qwen3 32B лидирует в сложных тестах логики и кода, Granite 3.3 8B обеспечивает более высокую скорость генерации, а Granite 3.3 8B выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Granite 3.3 8B или Qwen3 32B?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Qwen3 32B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Granite 3.3 8B или Qwen3 32B?+
Тариф Granite 3.3 8B составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Qwen3 32B — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее Granite 3.3 8B.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Granite 3.3 8B поддерживает контекст 128K токенов против 131.1K токенов у Qwen3 32B, а по скорости генерации токенов лидирует Granite 3.3 8B.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Qwen3 235B-A22B против Granite 3.3 8B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Qwen3 32B против Qwen3 235B-A22B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Aion-Mini: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Gemini 3.6 Flash: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-Mini против Laguna XS 2.1: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aya Expanse 32B против Llama 3.2 90B Vision: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
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.
Официальные источники: Официальная документация API IBM и Alibaba, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).