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 Results for other workloads are historical and no longer updated.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
Alibaba
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Open weights model

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Released July 2025

Qwen3 235B A22B 2507 Instruct APIプロバイダーのベンチマークと分析

モデル比較

Qwen3 235B A22B 2507 InstructのAPIプロバイダーを、遅延（最初のトークンまでの時間）、出力速度（1秒あたりの出力トークン数）、料金などの性能指標で分析します。ベンチマーク対象のAPIプロバイダーにはNebius、Novita、DeepInfra (FP8)、FriendliAI、Hyperbolic、Amazon Bedrock、Parasail、Scaleway、Alibaba Cloud、Google Vertexが含まれます。

最速

#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

出力速度

プロバイダー合計：10社

最短の遅延

#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

最初のトークンまでの時間

プロバイダー合計：10社

最安料金

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

ブレンド料金（100万トークンあたり）

プロバイダー合計：10社

Qwen3 235B 2507は10社のAPIプロバイダーで利用でき、性能特性と料金はそれぞれ異なります。以下でプロバイダー間の主要指標を比較します。

  • 出力速度の上位プロバイダーはGoogle Vertex（83.4 t/s）、Scaleway（82.4 t/s）、Amazon（69.0 t/s）です。 プロバイダー間の速度差は大きく、最速と最遅で334%の差があります。
  • 遅延では、DeepInfra (FP8)（0.63秒）、Google Vertex（0.84秒）、FriendliAI（1.29秒）の最初のトークンまでの時間が最短です。
  • 料金では、DeepInfra (FP8)（0.14）、Novita（0.14）、Parasail（0.14）の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。 プロバイダー間で料金に最大14.7倍の差があります。
  • DeepInfra (FP8)は遅延が最も短く、料金も最も優れているため、費用を重視するアプリケーションに適しています。スループットを重視するワークロードには、最速のGoogle Vertexが適しています。

ハイライト

速度

Output tokens per second · Higher is better

エンドツーエンド応答時間

Seconds · Lower is better

料金

USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

料金

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).

速度

出力速度（1秒あたりのトークン数）で測定

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).

遅延

最初のトークンまでの時間（秒）で測定

最初のトークンまでの時間

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.

エンドツーエンド応答時間

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

エンドツーエンド応答時間

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

主要な比較指標とAPI機能

NebiusのロゴNebius
262k
オープン
--
56
1.73
10.73
--
NovitaのロゴNovita
131k
オープン
--
43
1.76
13.52
--
DeepInfraのロゴDeepInfra
262k
オープン
--
20
0.60
26.10
--
FriendliAIのロゴFriendliAI
262k
オープン
--
41
1.30
13.38
--
HyperbolicのロゴHyperbolic
262k
オープン
--
--
--
--
--
Amazon BedrockのロゴAmazon Bedrock
256k
オープン
--
69
1.38
8.65
--
ParasailのロゴParasail
262k
オープン
--
32
1.25
17.11
--
ScalewayのロゴScaleway
250k
オープン
--
85
1.48
7.38
--
Alibaba CloudのロゴAlibaba Cloud
131k
オープン
--
57
2.33
11.17
--
GoogleのロゴGoogle
262k
オープン
--
87
0.82
6.54
--

よくある質問

Qwen3 235B A22B 2507 Instructのプロバイダーに関するよくある質問

Qwen3 235B A22B 2507 Instructは10社のAPIプロバイダーで利用できます：Nebius、Novita、DeepInfra (FP8)、FriendliAI、Hyperbolic、Amazon、Parasail、Scaleway、Alibaba Cloud、Google Vertex。性能特性と料金はプロバイダーごとに異なります。

現在、ベンチマークと追跡の対象となる10社のAPIプロバイダーでQwen3 235B A22B 2507 Instructを利用できます。

出力速度でQwen3 235B A22B 2507 Instructが最速のプロバイダーはGoogle Vertex（83.4 t/s）、Scaleway（82.4 t/s）、Amazon（69.0 t/s）です。出力速度は、モデルが応答を開始した後にトークンを生成する速さを表します。

Qwen3 235B A22B 2507 Instructの最初のトークンまでの時間が最短のプロバイダーはDeepInfra (FP8)（0.63s）、Google Vertex（0.84s）、FriendliAI（1.29s）です。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。

ブレンド料金でQwen3 235B A22B 2507 Instructが最安のプロバイダーはDeepInfra (FP8)（100万トークンあたり$0.14）、Novita（100万トークンあたり$0.14）、Parasail（100万トークンあたり$0.14）です。ブレンド料金では、キャッシュヒット／入力／出力トークンを7:2:1とします。

Qwen3 235B A22B 2507 Instructの入力トークン料金が最安のプロバイダーはNovita（入力100万トークンあたり$0.09）、DeepInfra (FP8)（入力100万トークンあたり$0.09）、Parasail（入力100万トークンあたり$0.14）です。

Qwen3 235B A22B 2507 Instructの出力トークン料金が最安のプロバイダーはDeepInfra (FP8)（出力100万トークンあたり$0.55）、Novita（出力100万トークンあたり$0.58）、Nebius（出力100万トークンあたり$0.60）です。

Qwen3 235B A22B 2507 Instructの料金はプロバイダー間で最大14.7倍異なります。最安はDeepInfra (FP8)の100万トークンあたり$0.14で、Hyperbolicは100万トークンあたり$2.00です。

Qwen3 235B A22B 2507 Instructの出力速度はプロバイダーによって大きく異なります。Google Vertexが83.4 t/sで最速であり、DeepInfra (FP8)の19.2 t/sと比べて4.3倍高速です。

10社中9社のプロバイダーがQwen3 235B A22B 2507 InstructのJSONモードに対応しています：Nebius、Novita、DeepInfra (FP8)、FriendliAI、Hyperbolic、Parasail、Scaleway、Alibaba Cloud、Google Vertex。

Qwen3 235B A22B 2507 Instructを提供する10社すべてが、関数呼び出し（ツール利用）に対応しています。

Qwen3 235B A22B 2507 Instructに最適なプロバイダーは、優先事項によって異なります。Google Vertexは出力速度が最も速く、DeepInfra (FP8)は遅延が最も短く、DeepInfra (FP8)は料金の競争力が最も優れています。

Qwen3 235B A22B 2507 Instructのプロバイダーを選ぶ際は、出力速度（高スループットが必要なタスク）、遅延（最初の応答の速さが必要な対話型アプリケーション）、料金（費用を重視するワークロード）、JSONモードや関数呼び出しなどのAPI機能を検討してください。

はい。インフラストラクチャの変更、負荷分散、アップデートにより、プロバイダーの性能は時間とともに変化する場合があります。すべてのプロバイダーを継続的にベンチマークし、「推移」グラフに過去の性能傾向を表示しています。

Qwen3 235B A22B 2507 Instructの知能、能力、モダリティ、他のモデルとの比較については、モデル概要ページをご覧ください。 モデル概要を表示