Qwen 2.5 72B vs Qwen 2.5 32B Instruct
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Qwen 2.5 72B от Alibaba и Qwen 2.5 32B Instruct от Alibaba — две ключевые модели ИИ в своём классе. Qwen 2.5 72B предлагает контекстное окно 128K токенов по цене $0.35/$0.70 за 1 млн токенов, а Qwen 2.5 32B Instruct — контекст 131.1K токенов по цене $0.18/$0.36 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 72B
Базовая модель с открытыми весамиQwen 2.5 72B от Alibaba — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 64 ток/с и индекс интеллекта 44/100 (по цене $0.35
$0.35 / 1M
$0.70 / 1M
128K tokens
45.2%
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%
Ключевые отличия кратко
- Qwen 2.5 32B Instruct is 1.9x 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 64 tok/s.
- Qwen 2.5 72B leads on SWE-bench coding (45.2% vs 40.8%).
| Feature | Qwen 2.5 72B | Qwen 2.5 32B Instruct |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 44 | 41 |
Provider | Alibaba | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.35 / 1M | $0.18 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.70 / 1M | $0.36 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.19 / 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 | 64 tok/s | 85 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 45.2% | 40.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 52.8% | 48.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.07 / 1M | $0.04 / 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 72B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 45.2% · GPQA Diamond 52.8%)
- Высокая скорость генерации 64 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 610 мс
- Открытые веса модели (72B) 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 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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Qwen 2.5 72B | Qwen 2.5 32B Instruct |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.28 | $0.16 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 32K | 28K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen 2.5 72B | Qwen 2.5 32B Instruct |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen-2-5-72b-instruct | 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 | September 2024 | June 2024 |
| Architecture | Dense Autoregressive Transformer | Dense Autoregressive Transformer |
| Parameters | 72B | 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 ($0.35/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.18/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.07/1M 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) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 45 GB VRAM (4-bit Quantized) · 155 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 |
Qwen 2.5 72B vs Qwen 2.5 32B Instruct: Быстрые ответы (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen 2.5 72B or Qwen 2.5 32B Instruct?
Qwen 2.5 72B is more intelligent. It scores 44 compared with 41 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen 2.5 32B Instruct is faster, generating 85 tokens per second compared with 64 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen 2.5 32B Instruct is cheaper at $0.10 per 1M tokens blended, compared with $0.19 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen 2.5 32B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 0.61s.
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.
Вердикт
И Qwen 2.5 72B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Qwen 2.5 32B Instruct (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Qwen 2.5 72B лидирует в сложных тестах логики и кода, Qwen 2.5 32B Instruct обеспечивает более высокую скорость генерации, а Qwen 2.5 32B Instruct выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Qwen 2.5 72B или Qwen 2.5 32B Instruct?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Qwen 2.5 72B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Qwen 2.5 72B или Qwen 2.5 32B Instruct?+
Тариф Qwen 2.5 72B составляет $0.35 / $0.70 за 1 млн входных/выходных токенов, а Qwen 2.5 32B Instruct — $0.18 / $0.36. По смешанной стоимости выгоднее Qwen 2.5 32B Instruct.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Qwen 2.5 72B поддерживает контекст 128K токенов против 131.1K токенов у Qwen 2.5 32B Instruct, а по скорости генерации токенов лидирует Qwen 2.5 32B Instruct.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Llama 3.2 1B против Qwen 2.5 32B Instruct: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Llama 3.2 3B против Qwen 2.5 72B: 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 32B Instruct против Qwen 2.5 7B Instruct: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Qwen3-Next 80B-A3B Instruct против Qwen 2.5 72B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Aion-Mini: 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).