비교 · 2026-06-29
DeepSeek-V3.2 vs Qwen3 235B A22B Instruct 2507
DeepSeek-V3.2(DeepSeek)와 Qwen3 235B A22B Instruct 2507(Alibaba (Qwen))의 가격, 컨텍스트 창, 역량을 나란히 비교합니다.
| DeepSeek-V3.2 | Qwen3 235B A22B Instruct 2507 | |
|---|---|---|
| 벤더 | DeepSeek | Alibaba (Qwen) |
| 입력 가격 / 1M 토큰 | $0.180 | $0.100 |
| 출력 가격 / 1M 토큰 | $0.350 | $0.100 |
| 1M당 합계 (입력 + 출력) | $0.530 | $0.200 |
| 컨텍스트 창 | 128K | 262K |
| 최대 출력 토큰 | 128K | 131K |
| 도구 호출 | ✓ 예 | ✓ 예 |
| 구조화 출력 | 미공개 | 미공개 |
| 추론 | ✓ 예 | ✗ 아니오 |
| 이미지 입력 | ✗ 아니오 | ✗ 아니오 |
| 오픈 웨이트 | ✓ 예 | ✓ 예 |
| 제공자 가용성 | 제공자 32곳 | 제공자 16곳 |
| 출시일 | 2025-12-01 | 2025-07-23 |
| 지식 컷오프 | 2024-07 | 2025-04 |
한 줄 요약
- 100만 토큰(입력+출력 합산)당 비용 기준으로 Qwen3 235B A22B Instruct 2507이(가) 약 2.6배 더 저렴합니다.
- Qwen3 235B A22B Instruct 2507의 컨텍스트 창이 더 큽니다(262K vs 128K).
- DeepSeek-V3.2이(가) 더 많은 제공사에서 사용 가능합니다(32 vs 16).
How to read this comparison
This page compares DeepSeek-V3.2 and Qwen3 235B A22B Instruct 2507 on the dimensions that matter most for production LLM selection: per-token cost, context window, declared capabilities (tool calling, structured output, reasoning, vision), and provider availability.
Green highlights in the table indicate which model leads on a given row. "Leads" means lower price or higher context/capability — not necessarily "better for your use case". A model that costs 3× more may still be the right choice if it unlocks a capability you need.
What this comparison does NOT tell you
- Quality / accuracy — we have no benchmark data. Declared capabilities ≠ measured performance.
- Latency — time-to-first-token varies by provider, region and load. Test with your actual traffic.
- Prompt caching savings — if you reuse system prompts, the cheaper model on headline rate may not be cheapest in practice.
- Fine-tuning availability — not all models can be fine-tuned, even if they are open-weight.
Data is refreshed daily. If a model's capabilities or pricing change, this page updates automatically on the next build cycle.
Frequently asked questions
DeepSeek-V3.2이(가) Qwen3 235B A22B Instruct 2507보다 저렴한가요?
DeepSeek-V3.2: 입력 $0.180/100만 토큰 + 출력 $0.350/100만 토큰, Qwen3 235B A22B Instruct 2507: $0.100/100만 + $0.100/100만. 합산 기준 더 저렴한 쪽은 Qwen3 235B A22B Instruct 2507입니다.
DeepSeek-V3.2와 Qwen3 235B A22B Instruct 2507 중 컨텍스트가 더 긴 모델은?
Qwen3 235B A22B Instruct 2507가 더 깁니다 — 262,144 토큰 vs 128,000 토큰.
DeepSeek-V3.2와 Qwen3 235B A22B Instruct 2507는 어디서 실행할 수 있나요?
DeepSeek-V3.2은(는) 32개 제공사, Qwen3 235B A22B Instruct 2507은(는) 16개 제공사에서 이용 가능합니다. 전체 목록은 각 모델 상세 페이지를 보세요.
Explore more
마지막 업데이트:
Prices in USD per 1M tokens. Unknown means the provider does not publish per-token pricing.
Pricing and capabilities are refreshed daily and reconciled against each provider's official documentation. Always verify critical production decisions with the provider directly.