Qwen 2.5 32B Instruct vs Qwen 2.5 7B Instruct
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Qwen 2.5 32B Instruct от Alibaba и Qwen 2.5 7B Instruct от Alibaba — две ключевые модели ИИ в своём классе. Qwen 2.5 32B Instruct предлагает контекстное окно 131.1K токенов по цене $0.18/$0.36 за 1 млн токенов, а Qwen 2.5 7B Instruct — контекст 131.1K токенов по цене $0.06/$0.12 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.
Qwen 2.5 32B Instruct
Базовая модель с открытыми весамиQwen 2.5 32B Instruct 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 41/100 (по ц
$0.18 / 1M
$0.36 / 1M
131.1K tokens
40.8%
Qwen 2.5 7B Instruct
Компактная экономичная модельQwen 2.5 7B Instruct от Alibaba — специализированная ИИ-модель для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, обеспечивающая контекстное окно 131K, скорость 130 ток/с и индекс интеллекта 35/100 (по цен
$0.06 / 1M
$0.12 / 1M
131.1K tokens
28.5%
Ключевые отличия кратко
- Qwen 2.5 7B Instruct is 3.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen 2.5 7B Instruct is faster at 130 tok/s vs 85 tok/s.
- Qwen 2.5 32B Instruct leads on SWE-bench coding (40.8% vs 28.5%).
| Feature | Qwen 2.5 32B Instruct | Qwen 2.5 7B Instruct |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 41 | 35 |
Provider | Alibaba | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.18 / 1M | $0.06 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.36 / 1M | $0.12 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.10 / 1M | $0.03 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 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 | 130 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 40.8% | 28.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 48.5% | 36.8% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.04 / 1M | $0.01 / 1M |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkРезультаты 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.
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.
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.
Qwen 2.5 32B Instruct · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 131K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 40.8% · GPQA Diamond 48.5%)
- Высокая скорость генерации 85 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 480 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
Qwen 2.5 7B Instruct · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 131K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 28.5% · GPQA Diamond 36.8%)
- Высокая скорость генерации 130 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 290 мс
- Открытые веса модели (7B) 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 | Qwen 2.5 32B Instruct | Qwen 2.5 7B Instruct |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.16 | $0.05 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 28K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen 2.5 32B Instruct | Qwen 2.5 7B Instruct |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen-2-5-32b-instruct | qwen-2-5-7b-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 | June 2024 | June 2024 |
| Architecture | Dense Autoregressive Transformer | Dense Autoregressive Transformer |
| Parameters | 32B | 7B |
| 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 ($0.18/1M in) across full 131K window | Flat rate ($0.06/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.036/1M tokens | Cached input at $0.012/1M 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) | Text BPE (~4 chars/token) |
| 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) · 4 GB VRAM (4-bit Quantized) · 15 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 |
Qwen 2.5 32B Instruct vs Qwen 2.5 7B Instruct: Быстрые ответы (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen 2.5 32B Instruct or Qwen 2.5 7B Instruct?
Qwen 2.5 32B Instruct is more intelligent. It scores 41 compared with 35 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen 2.5 7B Instruct is faster, generating 130 tokens per second compared with 85 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen 2.5 7B Instruct is cheaper at $0.03 per 1M tokens blended, compared with $0.10 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen 2.5 7B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.29s compared with 0.48s.
Вердикт
И Qwen 2.5 32B Instruct (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Qwen 2.5 7B Instruct (Оптимально для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Qwen 2.5 32B Instruct лидирует в сложных тестах логики и кода, Qwen 2.5 7B Instruct обеспечивает более высокую скорость генерации, а Qwen 2.5 7B Instruct выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Qwen 2.5 32B Instruct или Qwen 2.5 7B Instruct?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Qwen 2.5 32B Instruct. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Qwen 2.5 32B Instruct или Qwen 2.5 7B Instruct?+
Тариф Qwen 2.5 32B Instruct составляет $0.18 / $0.36 за 1 млн входных/выходных токенов, а Qwen 2.5 7B Instruct — $0.06 / $0.12. По смешанной стоимости выгоднее Qwen 2.5 7B Instruct.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Qwen 2.5 32B Instruct поддерживает контекст 131.1K токенов против 131.1K токенов у Qwen 2.5 7B Instruct, а по скорости генерации токенов лидирует Qwen 2.5 7B Instruct.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Aya Expanse 8B против Qwen 2.5 7B Instruct: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Llama 3.2 1B против Qwen 2.5 32B Instruct: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Pixtral 12B против Qwen 2.5 32B Instruct: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Qwen 2.5 72B против Qwen 2.5 32B Instruct: 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
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 Alibaba и Alibaba, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).