Qwen3-Next 80B-A3B Instruct vs Qwen 2.5 72B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Alibaba tarafından geliştirilen Qwen3-Next 80B-A3B Instruct ve Alibaba tarafından sunulan Qwen 2.5 72B, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Qwen3-Next 80B-A3B Instruct, 131.1K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.00/$0.00 fiyat sunarken; Qwen 2.5 72B, 128K token bağlam penceresi ve $0.35/$0.70 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.
Qwen3-Next 80B-A3B Instruct
Açık Ağırlıklı Temel ModelAlibaba tarafından geliştirilen Qwen3-Next 80B-A3B Instruct; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 131K bağlam penceresi, 135 token/sn hız, 78/100 zeka indeksi ve ücret
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
Qwen 2.5 72B
Açık Ağırlıklı Temel ModelAlibaba tarafından geliştirilen Qwen 2.5 72B; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 64 token/sn hız, 44/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.35
$0.35 / 1M
$0.70 / 1M
128K tokens
45.2%
Bir Bakışta Temel Farklar
- Qwen3-Next 80B-A3B Instruct is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen3-Next 80B-A3B Instruct has a larger context window (131K vs 128K tokens).
- Qwen3-Next 80B-A3B Instruct is faster at 135 tok/s vs 64 tok/s.
| Feature | Qwen3-Next 80B-A3B Instruct | Qwen 2.5 72B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 78 | 44 |
Provider | Alibaba | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.35 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.70 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.19 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 135 tok/s | 64 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 45.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 60% | 52.8% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.07 / 1M |
Hangi Alanda Kim Kazanıyor?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Doğrulanmış 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.
Qwen3-Next 80B-A3B Instruct · Strengths & Key Advantages
- 131K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (GPQA Diamond 60% · MMLU-Pro 78%)
- Sadece 310 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 135 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (80B total (3B 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
Qwen 2.5 72B · Strengths & Key Advantages
- 128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 45.2% · GPQA Diamond 52.8%)
- Sadece 610 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 64 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (72B)
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 | Qwen3-Next 80B-A3B Instruct | Qwen 2.5 72B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.28 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 15K | 32K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Teknik Özellikler
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen3-Next 80B-A3B Instruct | Qwen 2.5 72B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-next-80b-a3b-instruct-instruct | qwen-2-5-72b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-09 | 2024-09 |
| Knowledge Cutoff | August 2025 | September 2024 |
| Architecture | Standard Instruction-Tuned Sparse Mixture-of-Experts | Dense Autoregressive Transformer |
| Parameters | 80B total (3B active MoE) | 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) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Flat rate ($0.35/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Cached input at $0.07/1M 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) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 50 GB VRAM (4-bit Quantized) · 172 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 |
| Output Modalities | text | text |
Qwen3-Next 80B-A3B Instruct vs Qwen 2.5 72B: Hızlı Yanıtlar (SSS)
Which is more intelligent, Qwen3-Next 80B-A3B Instruct or Qwen 2.5 72B?
Qwen3-Next 80B-A3B Instruct is more intelligent. It scores 78 compared with 44 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3-Next 80B-A3B Instruct is faster, generating 135 tokens per second compared with 64 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen3-Next 80B-A3B Instruct is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.19 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen3-Next 80B-A3B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.31s compared with 0.61s.
Which model has a larger context window?
Qwen3-Next 80B-A3B Instruct has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.
Sonuç
Hem Qwen3-Next 80B-A3B Instruct (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 Qwen 2.5 72B (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-Next 80B-A3B Instruct karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Qwen3-Next 80B-A3B Instruct daha yüksek üretim hızı sağlar; Qwen3-Next 80B-A3B Instruct ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Kodlama ve akıl yürütme için Qwen3-Next 80B-A3B Instruct mi yoksa Qwen 2.5 72B mi daha iyi?+
Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Qwen3-Next 80B-A3B Instruct önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.
Qwen3-Next 80B-A3B Instruct ve Qwen 2.5 72B API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+
Qwen3-Next 80B-A3B Instruct 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.00 / $0.00 ücretlendirilirken, Qwen 2.5 72B $0.35 / $0.70 seviyesindedir. Karma maliyette Qwen3-Next 80B-A3B Instruct daha avantajlıdır.
Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+
Qwen3-Next 80B-A3B Instruct 131.1K token bağlam penceresi sunarken Qwen 2.5 72B 128K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Qwen3-Next 80B-A3B Instruct 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 3B vs Qwen 2.5 72B: 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
- Qwen3.5 27B vs Qwen3-Next 80B-A3B Instruct: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Qwen3-Next 80B-A3B Instruct vs Llama 4 Scout: 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: Alibaba ve Alibaba resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).