QwQ 32B Preview vs Qwen2.5-VL 72B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
QwQ 32B Preview от Alibaba и Qwen2.5-VL 72B от Alibaba — две ключевые модели ИИ в своём классе. QwQ 32B Preview предлагает контекстное окно 32.8K токенов по цене $0.20/$0.60 за 1 млн токенов, а Qwen2.5-VL 72B — 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.
QwQ 32B Preview
Открытая логическая модельQwQ 32B Preview от Alibaba — специализированная ИИ-модель для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, обеспечивающая контекстное окно 33K, скорость 52 ток/с и индекс интеллекта 47/100 (по цене $0.
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
32.8K tokens
54.2%
Qwen2.5-VL 72B
Нативная мультимодальная ИИQwen2.5-VL 72B от Alibaba — специализированная ИИ-модель для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, обеспечивающая контекстное окно 131K, скорость 55 ток/с и индекс интеллекта 79/100 (бесплатным
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
38%
Ключевые отличия кратко
- Qwen2.5-VL 72B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen2.5-VL 72B has a larger context window (131K vs 33K tokens).
- Qwen2.5-VL 72B is faster at 55 tok/s vs 52 tok/s.
- QwQ 32B Preview leads on SWE-bench coding (54.2% vs 38.0%).
| Feature | QwQ 32B Preview | Qwen2.5-VL 72B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 47 | 79 |
Provider | Alibaba | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.14 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 32.8K tokens~49 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 | 52 tok/s | 55 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 54.2% | 38% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 65.2% | 58% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.00 / 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.
QwQ 32B Preview · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 33K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 54.2% · GPQA Diamond 65.2%)
- Высокая скорость генерации 52 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 820 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
Qwen2.5-VL 72B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 131K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 38% · GPQA Diamond 58%)
- Высокая скорость генерации 55 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 720 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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | QwQ 32B Preview | Qwen2.5-VL 72B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.45 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 18K | 6K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | QwQ 32B Preview | Qwen2.5-VL 72B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwq-32b-instruct | qwen2-5-vl-72b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-11 | 2024-09 |
| Knowledge Cutoff | September 2024 | June 2024 |
| Architecture | Reinforcement Learning Reasoning Transformer | Open-Weights Multimodal Vision-Language Transformer |
| Parameters | 32B | 72B |
| 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 ($0.2/1M in) across full 33K window | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.05/1M tokens | 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) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling | 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| 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) · 45 GB VRAM (4-bit Quantized) · 155 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, vision |
| Output Modalities | text | text |
QwQ 32B Preview vs Qwen2.5-VL 72B: Быстрые ответы (FAQ)
Which is more intelligent, QwQ 32B Preview or Qwen2.5-VL 72B?
Qwen2.5-VL 72B is more intelligent. It scores 79 compared with 47 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen2.5-VL 72B is faster, generating 55 tokens per second compared with 52 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen2.5-VL 72B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.14 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen2.5-VL 72B has lower latency, with a time to first token of 0.72s compared with 0.82s.
Which model has a larger context window?
Qwen2.5-VL 72B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32.8K tokens.
Вердикт
И QwQ 32B Preview (Оптимально для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Qwen2.5-VL 72B (Оптимально для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Qwen2.5-VL 72B лидирует в сложных тестах логики и кода, Qwen2.5-VL 72B обеспечивает более высокую скорость генерации, а Qwen2.5-VL 72B выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: QwQ 32B Preview или Qwen2.5-VL 72B?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Qwen2.5-VL 72B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — QwQ 32B Preview или Qwen2.5-VL 72B?+
Тариф QwQ 32B Preview составляет $0.20 / $0.60 за 1 млн входных/выходных токенов, а Qwen2.5-VL 72B — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее Qwen2.5-VL 72B.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
QwQ 32B Preview поддерживает контекст 32.8K токенов против 131.1K токенов у Qwen2.5-VL 72B, а по скорости генерации токенов лидирует Qwen2.5-VL 72B.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- DeepSeek-R1 Distill Llama 70B против QwQ 32B Preview: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Phi-4 против Qwen2.5-VL 72B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Qwen3 235B-A22B против QwQ 32B Preview: 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
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).