DeepSeek-R1 Distill Llama 70B vs QwQ 32B Preview
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
DeepSeek tarafından geliştirilen DeepSeek-R1 Distill Llama 70B ve Alibaba tarafından sunulan QwQ 32B Preview, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. DeepSeek-R1 Distill Llama 70B, 131.1K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.35/$1.05 fiyat sunarken; QwQ 32B Preview, 32.8K token bağlam penceresi ve $0.20/$0.60 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.
İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B
Açık Ağırlıklı Akıl YürütmeDeepSeek tarafından geliştirilen DeepSeek-R1 Distill Llama 70B; yüksek verimli açık ağırlıklı düşünce zinciri (Chain-of-Thought) akıl yürütme için tasarlanmış olup 131K bağlam penceresi, 48 token/sn hız, 48/100 zeka indeksi ve 1M token başı
$0.35 / 1M
$1.05 / 1M
131.1K tokens
57.5%
QwQ 32B Preview
Açık Ağırlıklı Akıl YürütmeAlibaba tarafından geliştirilen QwQ 32B Preview; yüksek verimli açık ağırlıklı düşünce zinciri (Chain-of-Thought) akıl yürütme için tasarlanmış olup 33K bağlam penceresi, 52 token/sn hız, 47/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.2/$0.6 fiy
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
32.8K tokens
54.2%
Bir Bakışta Temel Farklar
- QwQ 32B Preview is 1.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- DeepSeek-R1 Distill Llama 70B has a larger context window (131K vs 33K tokens).
- QwQ 32B Preview is faster at 52 tok/s vs 48 tok/s.
- DeepSeek-R1 Distill Llama 70B leads on SWE-bench coding (57.5% vs 54.2%).
| Feature | DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | QwQ 32B Preview |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 48 | 47 |
Provider | DeepSeek | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.35 / 1M | $0.20 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.05 / 1M | $0.60 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.20 / 1M | $0.14 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 32.8K tokens~49 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 48 tok/s | 52 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 57.5% | 54.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 70% | 65.2% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.04 / 1M | $0.05 / 1M |
Hangi Alanda Kim Kazanıyor?
At-a-glance decision frameworkDoğrulanmış Benchmark Puanları
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.
Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B · Strengths & Key Advantages
- 131K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 57.5% · GPQA Diamond 70%)
- Sadece 880 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 48 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (70B)
Considerations & Trade-offs
- Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
- Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir
QwQ 32B Preview · Strengths & Key Advantages
- 33K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 54.2% · GPQA Diamond 65.2%)
- Sadece 820 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 52 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (32B)
Considerations & Trade-offs
- Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
- Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | QwQ 32B Preview |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.42 | $0.45 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 27K | 22K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 21K | 18K |
Teknik Özellikler
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | QwQ 32B Preview |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | deepseek-reasoner | qwq-32b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-01 | 2024-11 |
| Knowledge Cutoff | July 2024 | September 2024 |
| Architecture | Dense Distilled Reasoning Transformer | Reinforcement Learning Reasoning Transformer |
| Parameters | 70B | 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 131K window | Flat rate ($0.2/1M in) across full 33K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.035/1M (no extra cache-write fee) | Cached input at $0.05/1M 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 |
| 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) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 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 |
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B vs QwQ 32B Preview: Hızlı Yanıtlar (SSS)
Which is more intelligent, DeepSeek-R1 Distill Llama 70B or QwQ 32B Preview?
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B is more intelligent. It scores 48 compared with 47 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
QwQ 32B Preview is faster, generating 52 tokens per second compared with 48 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
QwQ 32B Preview is cheaper at $0.14 per 1M tokens blended, compared with $0.20 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
QwQ 32B Preview has lower latency, with a time to first token of 0.82s compared with 0.88s.
Which model has a larger context window?
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32.8K tokens.
Sonuç
Hem DeepSeek-R1 Distill Llama 70B (yüksek verimli açık ağırlıklı düşünce zinciri (Chain-of-Thought) akıl yürütme, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de QwQ 32B Preview (yüksek verimli açık ağırlıklı düşünce zinciri (Chain-of-Thought) akıl yürütme, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: DeepSeek-R1 Distill Llama 70B karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, QwQ 32B Preview daha yüksek üretim hızı sağlar; QwQ 32B Preview ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Kodlama ve akıl yürütme için DeepSeek-R1 Distill Llama 70B mi yoksa QwQ 32B Preview mi daha iyi?+
Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde DeepSeek-R1 Distill Llama 70B önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B ve QwQ 32B Preview API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.35 / $1.05 ücretlendirilirken, QwQ 32B Preview $0.20 / $0.60 seviyesindedir. Karma maliyette QwQ 32B Preview daha avantajlıdır.
Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B 131.1K token bağlam penceresi sunarken QwQ 32B Preview 32.8K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise QwQ 32B Preview öndedir.
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 vs DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Phi-4 vs DeepSeek-R1 Distill Llama 70B: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Qwen3 235B-A22B vs QwQ 32B Preview: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- QwQ 32B Preview vs Qwen2.5-VL 72B: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
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.
Resmi kaynaklar: DeepSeek ve Alibaba resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).