GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Qwen3 32B vs Qwen3 235B-A22B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs araştırma ekibi tarafından incelendiSon inceleme: October 2026Yayın ilkeleri
Paylaş
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Qwen3 32B vs Qwen3 235B-A22B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Alibaba tarafından geliştirilen Qwen3 32B ve Alibaba tarafından sunulan Qwen3 235B-A22B, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Qwen3 32B, 131.1K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.00/$0.00 fiyat sunarken; Qwen3 235B-A22B, 131.1K token bağlam penceresi ve $0.00/$0.00 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.

Birebir Karşılaştırma (VS)

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

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 32B

Açık Ağırlıklı Temel Model

Alibaba tarafından geliştirilen Qwen3 32B; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 131K bağlam penceresi, 85 token/sn hız, 78/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık er

Intelligence Index78 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

40%

Alibaba

Qwen3 235B-A22B

Açık Ağırlıklı Temel Model

Alibaba tarafından geliştirilen Qwen3 235B-A22B; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 131K bağlam penceresi, 68 token/sn hız, 83/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağır

Intelligence Index83 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

48.5%

Bir Bakışta Temel Farklar

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Qwen3 32B is faster at 85 tok/s vs 68 tok/s.
  • Qwen3 235B-A22B leads on SWE-bench coding (48.5% vs 40.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureQwen3 32BQwen3 235B-A22B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7883
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
131.1K tokens~197 A4 pages of text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
85 tok/s68 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
40%48.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
59%67%

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

At-a-glance decision framework
Coding
Qwen3 235B-A22B
+8.5% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Qwen3 32B
+25% faster generation
Context
Tied
131.1K tokens window

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

Qwen3 32BQwen3 235B-A22B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

40%vs48.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

59%vs67%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

76%vs81.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1310ptsvs1365pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

85 tok/s vs68 tok/s

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

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 32B0.44s
Qwen3 235B-A22B0.62s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen3 32B6.32s
Qwen3 235B-A22B7.97s

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

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 32B Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Qwen3 235B-A22B 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 32B · Strengths & Key Advantages

  • 131K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 40% · GPQA Diamond 59%)
  • Sadece 440 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

Qwen3 235B-A22B · Strengths & Key Advantages

  • 131K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 16K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 48.5% · GPQA Diamond 67%)
  • Sadece 620 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 68 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (235B total (22B MoE))
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.

MetricQwen3 32BQwen3 235B-A22B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
16K22K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
4K8K

Teknik Özellikler

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureQwen3 32BQwen3 235B-A22B
Official API Model ID (SDK)qwen3-32b-instructqwen3-235b-a22b-instruct
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-042025-04
Knowledge CutoffFebruary 2025February 2025
ArchitectureDense Autoregressive TransformerSparse Mixture-of-Experts Autoregressive Transformer
Parameters32B235B total (22B 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 AgentAPI / 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 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)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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) · 146 GB VRAM (4-bit Quantized) · 505 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 Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Qwen3 32B vs Qwen3 235B-A22B: Hızlı Yanıtlar (SSS)

Which is more intelligent, Qwen3 32B or Qwen3 235B-A22B?

Qwen3 235B-A22B is more intelligent. It scores 83 compared with 78 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen3 32B is faster, generating 85 tokens per second compared with 68 tokens per second.

Which model has lower latency?

Qwen3 32B has lower latency, with a time to first token of 0.44s compared with 0.62s.

Sonuç

Hem Qwen3 32B (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Qwen3 235B-A22B (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: Qwen3 235B-A22B karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Qwen3 32B daha yüksek üretim hızı sağlar; Qwen3 32B ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için Qwen3 32B mi yoksa Qwen3 235B-A22B mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Qwen3 235B-A22B önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

Qwen3 32B ve Qwen3 235B-A22B API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

Qwen3 32B 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.00 / $0.00 ücretlendirilirken, Qwen3 235B-A22B $0.00 / $0.00 seviyesindedir. Karma maliyette Qwen3 32B daha avantajlıdır.

Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+

Qwen3 32B 131.1K token bağlam penceresi sunarken Qwen3 235B-A22B 131.1K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Qwen3 32B öndedir.

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.

Resmi kaynaklar: Alibaba ve Alibaba resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).