GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Qwen3.5 397B-A17B vs Qwen3.5 122B-A10B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика
Поделиться
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Qwen3.5 397B-A17B vs Qwen3.5 122B-A10B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Qwen3.5 397B-A17B от Alibaba и Qwen3.5 122B-A10B от Alibaba — две ключевые модели ИИ в своём классе. Qwen3.5 397B-A17B предлагает контекстное окно 262.1K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а Qwen3.5 122B-A10B — контекст 262.1K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.

Прямое сравнение (VS)

Выбирайте и сравнивайте любые модели

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

Qwen3.5 397B-A17B

Базовая модель с открытыми весами

Qwen3.5 397B-A17B от Alibaba — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 262K, скорость 64 ток/с и индекс интеллекта 86/100 (бесплатн

Intelligence Index86 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

58%

Alibaba

Qwen3.5 122B-A10B

Нативная мультимодальная ИИ

Qwen3.5 122B-A10B от Alibaba — специализированная ИИ-модель для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, обеспечивающая контекстное окно 262K, скорость 78 ток/с и индекс интеллекта 82/100 (бесплат

Intelligence Index82 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Ключевые отличия кратко

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Qwen3.5 122B-A10B is faster at 78 tok/s vs 64 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureQwen3.5 397B-A17BQwen3.5 122B-A10B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8682
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
262.1K tokens~393 A4 pages of text262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
64 tok/s78 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
58%N/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
70%65.5%

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Qwen3.5 122B-A10B
+22% faster generation
Context
Tied
262.1K tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

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

Qwen3.5 397B-A17BQwen3.5 122B-A10B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

58%vsN/A
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

70%vs65.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

83.5%vs80.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1385ptsvs1350pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

64 tok/s vs78 tok/s

Задержка и скорость ответа

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
Qwen3.5 397B-A17B0.65s
Qwen3.5 122B-A10B0.51s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen3.5 397B-A17B8.46s
Qwen3.5 122B-A10B6.92s

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

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)
Qwen3.5 397B-A17B Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Qwen3.5 122B-A10B 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

Qwen3.5 397B-A17B · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 262K и генерация до 16K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 58% · GPQA Diamond 70%)
  • Высокая скорость генерации 64 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 650 мс
  • Открытые веса модели (397B total (17B MoE)) 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

Qwen3.5 122B-A10B · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 262K и генерация до 16K выходных токенов за ответ (GPQA Diamond 65.5% · MMLU-Pro 80.5%)
  • Высокая скорость генерации 78 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 510 мс
  • Открытые веса модели (122B total (10B MoE)) 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.

MetricQwen3.5 397B-A17BQwen3.5 122B-A10B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
22K18K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
8K5K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureQwen3.5 397B-A17BQwen3.5 122B-A10B
Official API Model ID (SDK)qwen3-5-397b-a17b-instructqwen3-5-122b-a10b-instruct
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-022026-02
Knowledge CutoffDecember 2025December 2025
ArchitectureNext-Gen Multimodal Sparse Mixture-of-ExpertsEfficient Open Multimodal MoE Transformer
Parameters397B total (17B active MoE)122B total (10B 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 AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
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) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 246 GB VRAM (4-bit Quantized) · 854 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 76 GB VRAM (4-bit Quantized) · 262 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 Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

Qwen3.5 397B-A17B vs Qwen3.5 122B-A10B: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen3.5 397B-A17B or Qwen3.5 122B-A10B?

Qwen3.5 397B-A17B is more intelligent. It scores 86 compared with 82 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen3.5 122B-A10B is faster, generating 78 tokens per second compared with 64 tokens per second.

Which model has lower latency?

Qwen3.5 122B-A10B has lower latency, with a time to first token of 0.51s compared with 0.65s.

Вердикт

И Qwen3.5 397B-A17B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Qwen3.5 122B-A10B (Оптимально для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Qwen3.5 397B-A17B лидирует в сложных тестах логики и кода, Qwen3.5 122B-A10B обеспечивает более высокую скорость генерации, а Qwen3.5 397B-A17B выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: Qwen3.5 397B-A17B или Qwen3.5 122B-A10B?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Qwen3.5 397B-A17B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — Qwen3.5 397B-A17B или Qwen3.5 122B-A10B?+

Тариф Qwen3.5 397B-A17B составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Qwen3.5 122B-A10B — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее Qwen3.5 397B-A17B.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Qwen3.5 397B-A17B поддерживает контекст 262.1K токенов против 262.1K токенов у Qwen3.5 122B-A10B, а по скорости генерации токенов лидирует Qwen3.5 122B-A10B.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

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

Related reading

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).