GPT-3.5 Turbo vs Qwen2.5 Instruct 32B: 终极性能与价格对比
深入探讨推理、基准测试和延迟洞察。
GPT-3.5 Turbo vs Qwen2.5 Instruct 32B 对决的最终裁决
经过全面分析，对于优先考虑原始智能和推理的用户来说，Qwen2.5 Instruct 32B成为更优的选择。 然而，GPT-3.5 Turbo依然是一个高度竞争的选择，尤其适用于需要响应更快，成本更低的场景。 这份详细的GPT-3.5 Turbo vs Qwen2.5 Instruct 32B对比将解析每个关键指标，助您做出最佳决策。
模型快照
关键决策指标一目了然。
GPT-3.5 Turbo
OpenAI
- 推理
- 6
- 编码
- 1
- 多模态
- 1
- 长上下文
- 1
- 混合价格 / 100万令牌
- $0.001
- P95 延迟
- 1000ms
- 每秒令牌数
- 100.48令牌/秒
Qwen2.5 Instruct 32B
Other
- 推理
- 6
- 编码
- 6
- 多模态
- 1
- 长上下文
- 2
- 混合价格 / 100万令牌
- $0.015
- P95 延迟
- 1000ms
- 每秒令牌数
- —
整体能力
能力雷达提供了GPT-3.5 Turbo vs Qwen2.5 Instruct 32B对决的整体视图。 此图表一目了然地展示了每个模型的优势和劣势，构成了我们GPT-3.5 Turbo vs Qwen2.5 Instruct 32B分析的基石。
此雷达图直观展示了 `GPT-3.5 Turbo` 与 `Qwen2.5 Instruct 32B` 在核心能力（推理、编码、数学代理、多模态、长上下文）上的表现对比。
基准细分
为了更细致的分析，此图表直接比较了各标准化基准的得分。 在关键的 MMLU Pro 测试中，作为 GPT-3.5 Turbo vs Qwen2.5 Instruct 32B 争论的核心部分，GPT-3.5 Turbo 的得分为 60，而 Qwen2.5 Instruct 32B 的得分为 60。 这种以数据为驱动的方法对任何严肃的GPT-3.5 Turbo vs Qwen2.5 Instruct 32B比较都至关重要。
该分组条形图为每个基准指标提供了并排比较。
速度与延迟
速度是交互式应用中GPT-3.5 Turbo vs Qwen2.5 Instruct 32B决策的关键因素。 以下指标突出了您在投产前应权衡的取舍。
首次令牌时间
GPT-3.5 Turbo300ms
Qwen2.5 Instruct 32B300ms
每秒令牌数
GPT-3.5 Turbo100.48
Qwen2.5 Instruct 32B52
GPT-3.5 Turbo vs Qwen2.5 Instruct 32B 的经济学
力量只是方程式的一部分。 这份GPT-3.5 Turbo vs Qwen2.5 Instruct 32B定价分析让您真正感受到价值。
价格细分
一目了然地比较输入和输出价格。
现实成本场景
处理100万个输入令牌并生成25万个输出令牌，
GPT-3.5 Turbo 的费用为 $0.001，而 Qwen2.5 Instruct 32B 的费用为 $0.018。 对于任何考虑GPT-3.5 Turbo vs Qwen2.5 Instruct 32B选择的开发者来说，这一实用计算至关重要。哪个模型为您赢得了GPT-3.5 Turbo vs Qwen2.5 Instruct 32B之战？
如果请选择 GPT-3.5 Turbo。..
您需要最先进的推理能力。
您的用例需要尖端的AI性能。
如果请选择 Qwen2.5 Instruct 32B。..
您的开发规模庞大，运营成本至关重要。
您优先考虑性价比，而非最高性能。
您的工作负载需要稳定可靠的性能。