Qwen3.5 27B vs DeepSeek Chat
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Qwen3.5 27B от Alibaba и DeepSeek Chat от DeepSeek — две ключевые модели ИИ в своём классе. Qwen3.5 27B предлагает контекстное окно 262.1K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а DeepSeek Chat — контекст 1M токенов по цене $0.28/$0.42 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.
Qwen3.5 27B
Базовая модель с открытыми весамиQwen3.5 27B от Alibaba — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 262K, скорость 90 ток/с и индекс интеллекта 75/100 (бесплатным дос
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
DeepSeek Chat
Базовая модель с открытыми весамиDeepSeek Chat от DeepSeek — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 1M, скорость 75 ток/с и индекс интеллекта 50/100 (по цене $0.28
$0.28 / 1M
$0.42 / 1M
1M tokens
54%
Ключевые отличия кратко
- Qwen3.5 27B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- DeepSeek Chat has a larger context window (1M vs 262K tokens).
- Qwen3.5 27B is faster at 90 tok/s vs 75 tok/s.
| Feature | Qwen3.5 27B | DeepSeek Chat |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 75 | 50 |
Provider | Alibaba | DeepSeek |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.28 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.42 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.12 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 90 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 54% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 56.5% | 65% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.03 / 1M |
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.
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.
Qwen3.5 27B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 262K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (GPQA Diamond 56.5% · MMLU-Pro 74%)
- Высокая скорость генерации 90 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 410 мс
- Открытые веса модели (27B) 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
DeepSeek Chat · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 1M и генерация до 16K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 54% · GPQA Diamond 65%)
- Высокая скорость генерации 75 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 520 мс
- Открытые веса модели (671B Total (37B )) 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 | Qwen3.5 27B | DeepSeek Chat |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.15 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 13K | 35K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen3.5 27B | DeepSeek Chat |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-5-27b-instruct | deepseek-chat |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-02 | 2025-12 |
| Knowledge Cutoff | December 2025 | September 2025 |
| Architecture | Dense Multimodal Autoregressive Transformer | Multi-Head Latent Attention (MLA) Sparse MoE |
| Parameters | 27B | 671B Total (37B Active) |
| 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) | Flat rate ($0.28/1M in) across full 1000K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix caching at $0.028/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | 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) · 17 GB VRAM (4-bit Quantized) · 58 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1443 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 |
Qwen3.5 27B vs DeepSeek Chat: Быстрые ответы (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3.5 27B or DeepSeek Chat?
Qwen3.5 27B is more intelligent. It scores 75 compared with 50 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3.5 27B is faster, generating 90 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen3.5 27B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.12 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen3.5 27B has lower latency, with a time to first token of 0.41s compared with 0.52s.
Which model has a larger context window?
DeepSeek Chat has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 262.1K tokens.
Вердикт
И Qwen3.5 27B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и DeepSeek Chat (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Qwen3.5 27B лидирует в сложных тестах логики и кода, Qwen3.5 27B обеспечивает более высокую скорость генерации, а Qwen3.5 27B выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Qwen3.5 27B или DeepSeek Chat?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Qwen3.5 27B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Qwen3.5 27B или DeepSeek Chat?+
Тариф Qwen3.5 27B составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а DeepSeek Chat — $0.28 / $0.42. По смешанной стоимости выгоднее Qwen3.5 27B.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Qwen3.5 27B поддерживает контекст 262.1K токенов против 1M токенов у DeepSeek Chat, а по скорости генерации токенов лидирует Qwen3.5 27B.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- DeepSeek Chat против Qwen3.5 9B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Qwen3.5 27B против Qwen3-Next 80B-A3B Instruct: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Qwen3.5 35B-A3B против DeepSeek Chat: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Qwen3.5 35B-A3B против Qwen3.5 27B: 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 DeepSeek, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).