Head-to-Head Model Comparison

Qwen-VL Max vs Reka Core

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

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Qwen-VL MaxProfile

Reka CoreProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Alibaba

Qwen-VL Max

Nativ Multimodale KI

Qwen-VL Max von Alibaba ist ein KI-Modell für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse mit 131K Kontextfenster, 75 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 76/100 und $0.7/$2.8 pro 1M Token.

Intelligence Index76 / 100

Input Token:

$0.70 / 1M

Output Token:

$2.80 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Reka

Reka Core

Nativ Multimodale KI

Reka Core von Reka ist ein KI-Modell für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse mit 128K Kontextfenster, 75 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 77/100 und $3/$15 pro 1M Token.

Intelligence Index77 / 100

Input Token:

$3.00 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

Qwen-VL Max is 5.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Qwen-VL Max has a larger context window (131K vs 128K tokens).
Reka Core is faster at 75 tok/s vs 75 tok/s.

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	Qwen-VL Max	Reka Core
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	76	77
Provider	Alibaba	Reka
Input Price Cost per million input tokens	$0.70 / 1M	$3.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$2.80 / 1M	$15.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.47 / 1M	$2.31 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	131.1K tokens~197 A4 pages of text	128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	8K	8K
Throughput Speed Tokens generated per second	75 tok/s	75 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	N/A	N/A
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	46.5%	N/A
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.07 / 1M	$0.30 / 1M

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework

Coding

Evaluations ongoing

Cost

Qwen-VL Max

5.0x cheaper monthly runtime

Speed

Reka Core

+0% faster generation

Context

Qwen-VL Max

131.1K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Qwen-VL MaxReka Core

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

46.5%vsN/A

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

76%vs75%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1275ptsvs1270pts

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs75 tok/s

Latenz & Antwortzeit

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

Qwen-VL Max0.65s

Reka Core0.58s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Qwen-VL Max7.32s

Reka Core7.25s

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Qwen-VL Max Monthly API Bill

$3.67 / month

$0.7/1M in · $2.8/1M out

Reka Core Monthly API Bill

$18.45 / month

$3/1M in · $15/1M out

Qwen-VL Max saves approximately $14.77 / month (80%) under this workload.5.0x Savings

Qwen-VL Max · Strengths & Key Advantages

131K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (GPQA Diamond 46.5% · MMLU-Pro 76%)
Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 75 Token/Sekunde bei nur 650 ms Erstlatenz (TTFT)
Effiziente API-Struktur ($0.7/$2.8 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe

Considerations & Trade-offs

Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Reka Core · Strengths & Key Advantages

128K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (MMLU-Pro 75% · Arena Elo 1270)
Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 75 Token/Sekunde bei nur 580 ms Erstlatenz (TTFT)
Effiziente API-Struktur ($3/$15 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe

Considerations & Trade-offs

Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
Bei hohem Anfragevolumen empfiehlt sich der Einsatz von Prompt-Caching und Batch-API zur Kostenoptimierung

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	Qwen-VL Max	Reka Core
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.15	$0.22
Output Tokens / Task Tokens generated per task	16K	15K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	5K	3K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Qwen-VL Max	Reka Core
Official API Model ID (SDK)	qwen-vl-max-instruct	reka-core
API Protocol	Alibaba REST API (OpenAI-Compatible)	Reka REST API (OpenAI-Compatible)
Release Date	2024-04	2024-04
Knowledge Cutoff	December 2023	December 2023
Architecture	Multimodal Vision-Language Transformer	Multimodal Foundation Omnimodal Transformer
Parameters	Confidential	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM	5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($0.7/1M in) across full 131K window	Flat rate ($3/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTL	Cached input at $0.07/1M tokens	Cached input at $0.3/1M tokens
Computer Use / GUI Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
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	API Prompt Engineering & RAG Distillation	API Prompt Engineering & RAG Distillation
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)
Quantization & Min GPU VRAM	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier Classification	Alibaba Production Safety & Alignment Verified	Reka Production Safety & Alignment Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalities	text, vision	text, vision, audio, video
Output Modalities	text	text

Qwen-VL Max vs Reka Core: Schnelle Antworten (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen-VL Max or Reka Core?

Reka Core is more intelligent. It scores 77 compared with 76 on the composite Intelligence Index.

Which model is cheaper to run?

Qwen-VL Max is cheaper at $0.47 per 1M tokens blended, compared with $2.31 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Reka Core has lower latency, with a time to first token of 0.58s compared with 0.65s.

Which model has a larger context window?

Qwen-VL Max has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.

Fazit

Sowohl Qwen-VL Max (Optimal für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Reka Core (Optimal für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Reka Core führt bei komplexem Reasoning und Coding, Qwen-VL Max liefert den höheren Token-Durchsatz und Qwen-VL Max ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Qwen-VL Max oder Reka Core?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Reka Core vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Qwen-VL Max und Reka Core?+

Qwen-VL Max kostet $0.70 / $2.80 pro 1M Input-/Output-Tokens, Reka Core liegt bei $3.00 / $15.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Qwen-VL Max günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

Qwen-VL Max bietet 131.1K Tokens Kontext gegenüber 128K Tokens bei Reka Core. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Qwen-VL Max vorn.

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Qwen-VL Max vs Reka Core

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