Step 3.7 Flash vs Qwen3.6 27B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد Step 3.7 Flash من StepFun وQwen3.6 27B من Alibaba من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Step 3.7 Flash نافذة سياق بحجم 256K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Qwen3.6 27B سياقًا بحجم 262.1K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.
بدّل وقارن بين أي نموذجين
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Step 3.7 Flash
استدلال فائق السرعةنموذج Step 3.7 Flash من StepFun مصمم خصيصاً لـالتفاعل الفوري بزمن استجابة منخفض جداً وتوجيه الطلبات عالية الكثافة، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 256K وسرعة 160 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 76/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
256K tokens
N/A
Qwen3.6 27B
ذكاء اصطناعي متعدد الوسائطنموذج Qwen3.6 27B من Alibaba مصمم خصيصاً لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 92 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 77/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
أهم الفروقات في لمحة
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Qwen3.6 27B has a larger context window (262K vs 256K tokens).
- Step 3.7 Flash is faster at 160 tok/s vs 92 tok/s.
| Feature | Step 3.7 Flash | Qwen3.6 27B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 76 | 77 |
Provider | StepFun | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 256K tokens~384 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 160 tok/s | 92 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 58% |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
زمن الاستجابة والسرعة
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
محاكي تكلفة الرموز التفاعلي
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Step 3.7 Flash · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 256K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (MMLU-Pro 73% · Arena Elo 1275)
- سرعة توليد عالية تبلغ 160 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 250 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (Confidential / 70B MoE) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Qwen3.6 27B · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (GPQA Diamond 58% · MMLU-Pro 75.5%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 92 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 390 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (27B) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Step 3.7 Flash | Qwen3.6 27B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 12K | 14K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 2K | 3K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Step 3.7 Flash | Qwen3.6 27B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | step-3-7-flash | qwen3-6-27b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-05 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | March 2026 | February 2026 |
| Architecture | High-Velocity Open Reasoning MoE | Refined Dense Multimodal Transformer |
| Parameters | Confidential / 70B MoE | 27B |
| 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) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 17 GB VRAM (4-bit Quantized) · 58 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, vision |
| Output Modalities | text | text |
Step 3.7 Flash vs Qwen3.6 27B: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, Step 3.7 Flash or Qwen3.6 27B?
Qwen3.6 27B is more intelligent. It scores 77 compared with 76 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Step 3.7 Flash is faster, generating 160 tokens per second compared with 92 tokens per second.
Which model has lower latency?
Step 3.7 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.25s compared with 0.39s.
Which model has a larger context window?
Qwen3.6 27B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 256K tokens.
الحكم النهائي
يتميز كل من Step 3.7 Flash (مثالي لـالتفاعل الفوري بزمن استجابة منخفض جداً وتوجيه الطلبات عالية الكثافة وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وQwen3.6 27B (مثالي لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Qwen3.6 27B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Step 3.7 Flash سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Step 3.7 Flash الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Step 3.7 Flash أم Qwen3.6 27B؟+
يتصدر Qwen3.6 27B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.
ما الفرق في تكلفة API بين Step 3.7 Flash وQwen3.6 27B؟+
يبلغ سعر Step 3.7 Flash نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Qwen3.6 27B نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Step 3.7 Flash الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم Step 3.7 Flash سياقًا بحجم 256K رمز مقابل 262.1K رمز لنموذج Qwen3.6 27B، بينما يتفوق Step 3.7 Flash في سرعة تدفق الرموز.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Gemma 4 26B A4B ضد Qwen3.6 27B: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Qwen3.6 35B-A3B ضد Qwen3.6 27B: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Step 3.7 Flash ضد Command A Plus: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Aion-Mini: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Gemini 3.6 Flash: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-Mini ضد Laguna XS 2.1: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
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.
المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من StepFun وAlibaba وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).