Pixtral 12B vs Qwen 2.5 32B Instruct
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Mistral AI tarafından geliştirilen Pixtral 12B ve Alibaba tarafından sunulan Qwen 2.5 32B Instruct, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Pixtral 12B, 128K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.15/$0.15 fiyat sunarken; Qwen 2.5 32B Instruct, 131.1K token bağlam penceresi ve $0.18/$0.36 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.
Pixtral 12B
Yerel Çok Modlu Yapay ZekaMistral AI tarafından geliştirilen Pixtral 12B; yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 85 token/sn hız, 40/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.15/$0.15 fiyatlandırma
$0.15 / 1M
$0.15 / 1M
128K tokens
28%
Qwen 2.5 32B Instruct
Açık Ağırlıklı Temel ModelAlibaba tarafından geliştirilen Qwen 2.5 32B Instruct; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 131K bağlam penceresi, 85 token/sn hız, 41/100 zeka indeksi ve 1M token baş
$0.18 / 1M
$0.36 / 1M
131.1K tokens
40.8%
Bir Bakışta Temel Farklar
- Pixtral 12B is 1.5x 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 85 tok/s.
- Qwen 2.5 32B Instruct leads on SWE-bench coding (40.8% vs 28.0%).
| Feature | Pixtral 12B | Qwen 2.5 32B Instruct |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 40 | 41 |
Provider | Mistral AI | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.15 / 1M | $0.18 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.15 / 1M | $0.36 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.08 / 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 | 85 tok/s | 85 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 28% | 40.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 43.8% | 48.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.04 / 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.
Pixtral 12B · Strengths & Key Advantages
- 128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 28% · GPQA Diamond 43.8%)
- Sadece 450 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 85 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (12B)
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
Qwen 2.5 32B Instruct · Strengths & Key Advantages
- 131K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 40.8% · GPQA Diamond 48.5%)
- Sadece 480 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 85 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 | Pixtral 12B | Qwen 2.5 32B Instruct |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.09 | $0.16 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 25K | 28K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Teknik Özellikler
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Pixtral 12B | Qwen 2.5 32B Instruct |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | pixtral-12b-latest | 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 | August 2024 | June 2024 |
| Architecture | Multimodal Vision-Language Transformer | Dense Autoregressive Transformer |
| Parameters | 12B | 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 ($0.15/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.18/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.05/1M 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) · 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) · 7 GB VRAM (4-bit Quantized) · 26 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, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
Pixtral 12B vs Qwen 2.5 32B Instruct: Hızlı Yanıtlar (SSS)
Which is more intelligent, Pixtral 12B or Qwen 2.5 32B Instruct?
Qwen 2.5 32B Instruct is more intelligent. It scores 41 compared with 40 on the composite Intelligence Index.
Which model is cheaper to run?
Pixtral 12B is cheaper at $0.08 per 1M tokens blended, compared with $0.10 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Pixtral 12B has lower latency, with a time to first token of 0.45s compared with 0.48s.
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.
Sonuç
Hem Pixtral 12B (yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Qwen 2.5 32B Instruct (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Qwen 2.5 32B Instruct karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Pixtral 12B daha yüksek üretim hızı sağlar; Pixtral 12B ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Kodlama ve akıl yürütme için Pixtral 12B mi yoksa Qwen 2.5 32B Instruct mi daha iyi?+
Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Qwen 2.5 32B Instruct önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.
Pixtral 12B ve Qwen 2.5 32B Instruct API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+
Pixtral 12B 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.15 / $0.15 ücretlendirilirken, Qwen 2.5 32B Instruct $0.18 / $0.36 seviyesindedir. Karma maliyette Pixtral 12B daha avantajlıdır.
Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+
Pixtral 12B 128K token bağlam penceresi sunarken Qwen 2.5 32B Instruct 131.1K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Pixtral 12B öndedir.
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 vs Qwen 2.5 32B Instruct: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Pixtral 12B vs Mistral Large 2: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Pixtral Large vs Pixtral 12B: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Qwen 2.5 32B Instruct vs Qwen 2.5 7B Instruct: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Qwen 2.5 72B vs Qwen 2.5 32B Instruct: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: 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: Mistral AI ve Alibaba resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).