Qwen3.7 Max vs Qwen3.8 Max Preview
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Qwen3.7 Max by Alibaba and Qwen3.8 Max Preview by Alibaba represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, Qwen3.8 Max Preview holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Qwen3.8 Max Preview is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 1,000K tokens. In latency-sensitive production environments, Qwen3.7 Max leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Qwen3.7 Max
এজেন্ট ফ্ল্যাগশিপAlibaba-র মধ্যম-2026 চূড়ান্ত ফ্রন্টিয়ার ফাউন্ডেশন মডেল প্রদানকারী স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট এক্সিকিউশন, 1M টোকেন কনটেক্সট, এবং বিশ্ব-ক্লাস STEM রিজনিং.
$1.80 / 1M
$7.20 / 1M
1M tokens
73.5%
Qwen3.8 Max Preview
২.৪T ওপেন ফ্ল্যাগশিপEpochal 2.4-ট্রিলিয়ন প্যারামিটার ওপেন-ওয়েটস ফ্ল্যাগশিপ combining 1M কনটেক্সট সহ মাল্টিমোডাল রিজনিং এবং true ফ্রন্টিয়ার এজেন্ট autonomy.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
1M tokens
75.2%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Qwen3.8 Max Preview is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen3.7 Max is faster at 80 tok/s vs 60 tok/s.
- Qwen3.8 Max Preview leads on SWE-bench coding (75.2% vs 73.5%).
| বৈশিষ্ট্য | Qwen3.7 Max | Qwen3.8 Max Preview |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 92 | 93 |
Provider | Alibaba | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $1.80 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $7.20 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.21 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1M tokens~1,500 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 32K | 32K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 60 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 73.5% | 75.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 78.5% | 79.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.18 / 1M | $0.00 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
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.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
Qwen3.7 Max · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Chatbot Arena Elo এর 1470 placing it মধ্যে শীর্ষ 3 বৈশ্বিক foundation মডেলগুলো
- মিলিয়ন-টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো সহ গভীর needle-মধ্যে--haystack recall fidelity
- 73.5% SWE-bench Verified score enabling true প্রোডাকশন সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- টেক্সট-focused আর্কিটেকচার প্রয়োজন হয় pairing সহ ভিশন endpoints এর জন্য ভিজ্যুয়াল ইনপুট
- Premium মূল্য এর তুলনায় economical Qwen Plus/Flash tiers
Qwen3.8 Max Preview · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- বিশ্ব-record ওপেন-ওয়েটস মডেল স্কেল (2.4T total সহ 95B সক্রিয় ইনফারেন্স)
- Chatbot Arena Elo এর 1485 rivaling প্রোপ্রাইটারি ক্লোজড ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলো
- True সার্বভৌম ওপেন মডেল সহ uncompromised weights এবং zero censorship
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Enormous হার্ডওয়্যার ফুটপ্রিন্ট প্রয়োজন হয় এন্টারপ্রাইজ datacenters বা বিশেষায়িত cloud hosting
- Quantized INT4 weights still require চেয়ে বেশি 600GB এর distributed VRAM
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Qwen3.7 Max | Qwen3.8 Max Preview |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.38 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 32K | 35K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 14K | 15K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Qwen3.7 Max | Qwen3.8 Max Preview |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | qwen3-7-max-instruct | qwen3-8-max-preview-instruct |
| API প্রোটোকল | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2026-05 | 2026-07 |
| নলেজ কাটঅফ | April 2026 | April 2026 |
| আর্কিটেকচার | Next-Generation Deep Frontier Reasoning Transformer | Colossus-Scale Open Sparse Mixture-of-Experts |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | 2.4T total (95B active MoE) |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 1000K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1.8/1M) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.18/1M টোকেন | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 1488 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 5160 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Alibaba Production Safety & Alignment Verified | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Qwen3.7 Max vs Qwen3.8 Max Preview: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3.7 Max or Qwen3.8 Max Preview?
Qwen3.8 Max Preview is more intelligent. It scores 93 compared with 92 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3.7 Max is faster, generating 80 tokens per second compared with 60 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen3.8 Max Preview is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $1.21 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen3.7 Max has lower latency, with a time to first token of 0.58s compared with 0.68s.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Qwen3.7 Max if your priority is Autonomous engineering agents, enterprise legal/financial due diligence, and scientific research. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Qwen3.8 Max Preview if your workflow prioritizes National research centers, sovereign enterprise clouds, and frontier AI research. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Qwen3.7 Max compare to Qwen3.8 Max Preview in API token pricing and cost per token?+
Qwen3.7 Max costs $1.80 per 1M input tokens and $7.20 per 1M output tokens, whereas Qwen3.8 Max Preview costs $0.00 input and $0.00 output. Overall, Qwen3.8 Max Preview is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: Qwen3.7 Max or Qwen3.8 Max Preview?+
Both Qwen3.7 Max and Qwen3.8 Max Preview offer an identical context window of 1,000K tokens (~750k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.
Which AI model is better for software engineering and coding: Qwen3.7 Max or Qwen3.8 Max Preview?+
Qwen3.7 Max scores 73.5% on SWE-bench Verified while Qwen3.8 Max Preview scores 75.2%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Qwen3.8 Max Preview holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Qwen3.7 Max and Qwen3.8 Max Preview?+
Qwen3.7 Max features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Qwen3.8 Max Preview provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Qwen3.7 Max and Qwen3.8 Max Preview?+
Qwen3.7 Max generates approximately 80 tokens per second, while Qwen3.8 Max Preview delivers 60 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Qwen3.7 Max provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Qwen3.7 Max and Qwen3.8 Max Preview to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Qwen3.8 Max Preview to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Qwen3.7 Max. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Llama 5 vs Qwen3.8 Max Preview: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs Qwen3.8 Max Preview: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3.7 Max vs Qwen3.6 Max Preview: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3.7 Plus vs Qwen3.7 Max: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3.8 Max Preview vs DeepSeek V4.1-Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3.8 Max Preview vs GPT-6 Astra: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs