This model is deprecated. We only continue performance benchmarking for the default 10k input token workload. Results for other workloads are historical and no longer updated.

Alibaba has launched a newer model, Qwen3.5 397B A17B. We suggest considering it instead.

For more information, see comparison of Qwen3.5 397B A17B to other models and API provider benchmarks for Qwen3.5 397B A17B.

Qwen3 235B A22B 2507 Instruct logo

Open weights model

Released July 2025

Qwen3 235B A22B 2507 Instruct Benchmarking und Analyse von API-Anbietern

Modellvergleich

Analyse der API-Anbieter für Qwen3 235B A22B 2507 Instruct anhand von Leistungsmetriken wie Latenz (Zeit bis zum ersten Token), Ausgabegeschwindigkeit (Ausgabetokens pro Sekunde) und Preis. Zu den bewerteten API-Anbietern gehören Nebius, Novita, DeepInfra (FP8), FriendliAI, Hyperbolic, Amazon Bedrock, Parasail, Scaleway, Alibaba Cloud und Google Vertex.

Am schnellsten

#1
Google VertexGoogle Vertex
83.4 t/s
#2
ScalewayScaleway
82.4 t/s
#3
AmazonAmazon
69.0 t/s
#4
Alibaba CloudAlibaba Cloud
56.7 t/s
#5
NebiusNebius
50.3 t/s

Ausgabegeschwindigkeit

Insgesamt 10 Anbieter

Niedrigste Latenz

#1
DeepInfra (FP8)DeepInfra (FP8)
0.63 s
#2
Google VertexGoogle Vertex
0.84 s
#3
FriendliAIFriendliAI
1.29 s
#4
AmazonAmazon
1.35 s
#5
ParasailParasail
1.39 s

Zeit bis zum ersten Token

Insgesamt 10 Anbieter

Niedrigster Preis

#1
DeepInfra (FP8)DeepInfra (FP8)
$0.14
#2
NovitaNovita
$0.14
#3
ParasailParasail
$0.14
#4
NebiusNebius
$0.24
#5
FriendliAIFriendliAI
$0.26

Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)

Insgesamt 10 Anbieter

Qwen3 235B 2507 ist über 10 API-Anbieter verfügbar, die jeweils unterschiedliche Leistungsmerkmale und Preise bieten. Im Folgenden werden die wichtigsten Metriken der Anbieter verglichen.

  • Bei der Ausgabegeschwindigkeit führen Google Vertex (83.4 Tokens/s), Scaleway (82.4 Tokens/s) und Amazon (69.0 Tokens/s). Die Geschwindigkeit unterscheidet sich erheblich zwischen den Anbietern: Der Unterschied zwischen dem schnellsten und langsamsten beträgt 334 %.
  • Bei der Latenz bieten DeepInfra (FP8) (0.63 s), Google Vertex (0.84 s) und FriendliAI (1.29 s) die niedrigste Zeit bis zum ersten Token.
  • Bei den Preisen bieten DeepInfra (FP8) (0.14), Novita (0.14) und Parasail (0.14) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens. Die Preise unterscheiden sich je nach Anbieter bis zum 14.7-Fachen.
  • DeepInfra (FP8) bietet sowohl die niedrigste Latenz als auch den besten Preis und ist damit für kostensensible Anwendungen attraktiv. Google Vertex ist die schnellste Option für durchsatzintensive Workloads.

Wichtigste Ergebnisse

Output tokens per second · Higher is better
Seconds · Lower is better
USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Preise

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Price (USD per M Tokens) · Lower is better · 10,000 input tokens

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Pricing: Blended Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Pricing: Cache Discount

1 - (cache hit price / input price) · Higher is better

Reduction in input token cost due to cache hit relative to input price. Formula: 1 - (Cache Hit Price per Token / Input Token Price), where cache hit price is the first-party cache hit price or the median provider cache hit price. Note that this discount figure does not account for all costs associated with cache hits, such as cache write and storage costs.

Output Speed vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Geschwindigkeit

Gemessen anhand der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde)

Output Speed: Qwen3 235B A22B 2507 Instruct

Output speed: output tokens per second · 10,000 input tokens

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

Latency vs. Output Speed

Latency: seconds to first token received · Output speed: output tokens per second · 10,000 input tokens
Most attractive quadrant
Pareto line

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Latenz

Gemessen anhand der Zeit (in Sekunden) bis zum ersten Token

Zeit bis zum ersten Token

Seconds to first token received · Lower is better · 10,000 input tokens

Time to first token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models which share reasoning tokens, this will be the first reasoning token. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Figures represent median (P50) measurement over the past 72 hours to reflect sustained changes in performance.

Ende-zu-Ende-Antwortzeit

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

Ende-zu-Ende-Antwortzeit

Seconds to output 500 tokens, including reasoning model 'thinking' time · Lower is better · 10,000 input tokens

Seconds to receive a 500 token response. Key components:

  • Input time: Time to receive the first response token
  • Thinking time (only for reasoning models): Time reasoning models spend outputting tokens to reason prior to providing an answer. Amount of tokens based on the average reasoning tokens across a diverse set of 60 prompts (methodology details).
  • Answer time: Time to generate 500 output tokens, based on output speed

Wichtige Vergleichsmetriken und API-Funktionen

Logo von NebiusNebius
262k
Offen
--
56
1.73
10.73
--
Logo von NovitaNovita
131k
Offen
--
43
1.76
13.52
--
Logo von DeepInfraDeepInfra
262k
Offen
--
20
0.60
26.10
--
Logo von FriendliAIFriendliAI
262k
Offen
--
41
1.30
13.38
--
Logo von HyperbolicHyperbolic
262k
Offen
--
--
--
--
--
Logo von Amazon BedrockAmazon Bedrock
256k
Offen
--
69
1.38
8.65
--
Logo von ParasailParasail
262k
Offen
--
32
1.25
17.11
--
Logo von ScalewayScaleway
250k
Offen
--
85
1.48
7.38
--
Logo von Alibaba CloudAlibaba Cloud
131k
Offen
--
57
2.33
11.17
--
Logo von GoogleGoogle
262k
Offen
--
87
0.82
6.54
--

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu den Anbietern von Qwen3 235B A22B 2507 Instruct

Qwen3 235B A22B 2507 Instruct ist über 10 API-Anbieter verfügbar: Nebius, Novita, DeepInfra (FP8), FriendliAI, Hyperbolic, Amazon, Parasail, Scaleway, Alibaba Cloud und Google Vertex. Jeder Anbieter bietet unterschiedliche Leistungsmerkmale und Preise.

Qwen3 235B A22B 2507 Instruct ist derzeit über 10 API-Anbieter, die wir bewerten und beobachten verfügbar.

Die nach Ausgabegeschwindigkeit schnellsten Anbieter für Qwen3 235B A22B 2507 Instruct sind Google Vertex (83.4 Tokens/s), Scaleway (82.4 Tokens/s) und Amazon (69.0 Tokens/s). Die Ausgabegeschwindigkeit misst, wie schnell Tokens erzeugt werden, nachdem das Modell mit der Antwort begonnen hat.

Die Anbieter mit der niedrigsten Zeit bis zum ersten Token für Qwen3 235B A22B 2507 Instruct sind DeepInfra (FP8) (0.63s), Google Vertex (0.84s) und FriendliAI (1.29s). Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Reaktion.

Die nach Mischpreis günstigsten Anbieter für Qwen3 235B A22B 2507 Instruct sind DeepInfra (FP8) ($0.14 pro 1 Mio. Tokens), Novita ($0.14 pro 1 Mio. Tokens) und Parasail ($0.14 pro 1 Mio. Tokens). Der Mischpreis basiert auf einem Tokenverhältnis von 7:2:1 für Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe.

Die Anbieter mit dem niedrigsten Preis für Eingabetokens bei Qwen3 235B A22B 2507 Instruct sind Novita ($0.09 pro 1 Mio. Eingabetokens), DeepInfra (FP8) ($0.09 pro 1 Mio. Eingabetokens) und Parasail ($0.14 pro 1 Mio. Eingabetokens).

Die Anbieter mit dem niedrigsten Preis für Ausgabetokens bei Qwen3 235B A22B 2507 Instruct sind DeepInfra (FP8) ($0.55 pro 1 Mio. Ausgabetokens), Novita ($0.58 pro 1 Mio. Ausgabetokens) und Nebius ($0.60 pro 1 Mio. Ausgabetokens).

Die Preise für Qwen3 235B A22B 2507 Instruct unterscheiden sich je nach Anbieter bis zum 14.7-Fachen. Am günstigsten ist DeepInfra (FP8) mit $0.14 pro 1 Mio. Tokens, während Hyperbolic $2.00 pro 1 Mio. Tokens berechnet.

Die Ausgabegeschwindigkeit von Qwen3 235B A22B 2507 Instruct unterscheidet sich erheblich zwischen den Anbietern. Google Vertex ist mit 83.4 Tokens/s am schnellsten und damit um den Faktor 4.3 schneller als DeepInfra (FP8) mit 19.2 Tokens/s.

9 von 10 Anbietern unterstützen den JSON-Modus für Qwen3 235B A22B 2507 Instruct: Nebius, Novita, DeepInfra (FP8), FriendliAI, Hyperbolic, Parasail, Scaleway, Alibaba Cloud und Google Vertex.

Alle 10 Anbieter von Qwen3 235B A22B 2507 Instruct unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).

Der beste Anbieter für Qwen3 235B A22B 2507 Instruct hängt von Ihren Prioritäten ab: Google Vertex bietet die höchste Ausgabegeschwindigkeit, DeepInfra (FP8) die niedrigste Latenz und DeepInfra (FP8) den konkurrenzfähigsten Preis.

Berücksichtigen Sie bei der Wahl eines Anbieters für Qwen3 235B A22B 2507 Instruct die Ausgabegeschwindigkeit für durchsatzintensive Aufgaben, die Latenz für interaktive Anwendungen mit schneller erster Reaktion, den Preis für kostensensible Workloads und API-Funktionen wie den JSON-Modus oder Funktionsaufrufe.

Ja, die Leistung eines Anbieters kann sich durch Änderungen an der Infrastruktur, Lastverteilung und Aktualisierungen im Laufe der Zeit verändern. Wir bewerten alle Anbieter fortlaufend und zeigen historische Leistungstrends in den Diagrammen „Im Zeitverlauf“ an.

Informationen zur Intelligenz, zu den Fähigkeiten und Modalitäten von Qwen3 235B A22B 2507 Instruct sowie zum Vergleich mit anderen Modellen finden Sie auf der Modellübersichtsseite. Modellübersicht anzeigen