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Head-to-Head Model Comparison

Qwen-VL Plus vs Yi-Large

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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Qwen-VL Plus vs Yi-Large: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Qwen-VL Plus von Alibaba und Yi-Large von 01.AI gehören zu den führenden KI-Modellen. Qwen-VL Plus bietet ein Kontextfenster von 131.1K Tokens bei API-Preisen von $0.21/$0.63 pro 1M Tokens, während Yi-Large 32.8K Tokens Kontext zu $2.50/$2.50 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Alibaba

Qwen-VL Plus

Nativ Multimodale KI

Qwen-VL Plus von Alibaba ist ein KI-Modell für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse mit 131K Kontextfenster, 105 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 71/100 und $0.21/$0.63 pro 1M Token

Intelligence Index71 / 100
Input Token:

$0.21 / 1M

Output Token:

$0.63 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

01.AI

Yi-Large

Klassische Modellgeneration

Yi-Large von 01.AI ist ein KI-Modell für zuverlässige Dialogsysteme, Textzusammenfassungen und klassische Enterprise-Aufgaben mit 33K Kontextfenster, 75 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 79/100 und $2.5/$2.5 pro 1M Token.

Intelligence Index79 / 100
Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$2.50 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • Qwen-VL Plus is 7.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Qwen-VL Plus has a larger context window (131K vs 33K tokens).
  • Qwen-VL Plus is faster at 105 tok/s vs 75 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureQwen-VL PlusYi-Large
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7179
Provider
Alibaba01.AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.21 / 1M$2.50 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.63 / 1M$2.50 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.12 / 1M$0.93 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
131.1K tokens~197 A4 pages of text32.8K tokens~49 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
105 tok/s75 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A52%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.02 / 1M$0.25 / 1M

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Qwen-VL Plus
7.0x cheaper monthly runtime
Speed
Qwen-VL Plus
+40% faster generation
Context
Qwen-VL Plus
131.1K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

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

Qwen-VL PlusYi-Large
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

N/Avs52%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

70.5%vs76.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1240ptsvs1290pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

105 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 Plus0.48s
Yi-Large0.51s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen-VL Plus5.24s
Yi-Large7.18s

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Qwen-VL Plus Monthly API Bill
$0.91 / month
$0.21/1M in · $0.63/1M out
Yi-Large Monthly API Bill
$6.38 / month
$2.5/1M in · $2.5/1M out
Qwen-VL Plus saves approximately $5.46 / month (86%) under this workload.7.0x Savings

Qwen-VL Plus · Strengths & Key Advantages

  • 131K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (MMLU-Pro 70.5% · Arena Elo 1240)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 105 Token/Sekunde bei nur 480 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Effiziente API-Struktur ($0.21/$0.63 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

Yi-Large · Strengths & Key Advantages

  • 33K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (GPQA Diamond 52% · MMLU-Pro 76.5%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 75 Token/Sekunde bei nur 510 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Effiziente API-Struktur ($2.5/$2.5 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.

MetricQwen-VL PlusYi-Large
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.05$0.15
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
14K14K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
2K0K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureQwen-VL PlusYi-Large
Official API Model ID (SDK)qwen-vl-plus-instructyi-large
API ProtocolAlibaba REST API (OpenAI-Compatible)01.AI REST API (OpenAI-Compatible)
Release Date2024-012024-05
Knowledge CutoffDecember 2023March 2024
ArchitectureEfficient Multimodal Vision-Language TransformerDense Bilingual Foundation Transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.21/1M in) across full 131K windowFlat rate ($2.5/1M in) across full 33K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.021/1M tokensCached input at $0.25/1M tokens
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportAPI Prompt Engineering & RAG DistillationAPI Prompt Engineering & RAG Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-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 ClassificationAlibaba Production Safety & Alignment Verified01.AI Production Safety & Alignment Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext
Output Modalitiestexttext

Qwen-VL Plus vs Yi-Large: Schnelle Antworten (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen-VL Plus or Yi-Large?

Yi-Large is more intelligent. It scores 79 compared with 71 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen-VL Plus is faster, generating 105 tokens per second compared with 75 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen-VL Plus is cheaper at $0.12 per 1M tokens blended, compared with $0.93 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Qwen-VL Plus has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 0.51s.

Which model has a larger context window?

Qwen-VL Plus has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32.8K tokens.

Fazit

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

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Qwen-VL Plus oder Yi-Large?+

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

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Qwen-VL Plus und Yi-Large?+

Qwen-VL Plus kostet $0.21 / $0.63 pro 1M Input-/Output-Tokens, Yi-Large liegt bei $2.50 / $2.50. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Qwen-VL Plus günstiger.

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

Qwen-VL Plus bietet 131.1K Tokens Kontext gegenüber 32.8K Tokens bei Yi-Large. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Qwen-VL Plus vorn.

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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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.

Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Alibaba und 01.AI, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).