Qwen3.5 Plus vs Qwen3 Max
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Qwen3.5 Plus von Alibaba und Qwen3 Max von Alibaba gehören zu den führenden KI-Modellen. Qwen3.5 Plus bietet ein Kontextfenster von 1M Tokens bei API-Preisen von $0.60/$2.40 pro 1M Tokens, während Qwen3 Max 262.1K Tokens Kontext zu $2.00/$6.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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Qwen3.5 Plus
Nativ Multimodale KIQwen3.5 Plus von Alibaba ist ein KI-Modell für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse mit 1M Kontextfenster, 85 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 87/100 und $0.6/$2.4 pro 1M Token.
$0.60 / 1M
$2.40 / 1M
1M tokens
64%
Qwen3 Max
Autonomes Agenten-ModellQwen3 Max von Alibaba ist ein KI-Modell für autonome Agenten-Workflows, zuverlässiges Tool-Calling und mehrstufige Automatisierung mit 262K Kontextfenster, 72 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 88/100 und $2/$6 pro 1M Token.
$2.00 / 1M
$6.00 / 1M
262.1K tokens
62.5%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Qwen3.5 Plus is 2.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen3.5 Plus has a larger context window (1M vs 262K tokens).
- Qwen3.5 Plus is faster at 85 tok/s vs 72 tok/s.
- Qwen3.5 Plus leads on SWE-bench coding (64.0% vs 62.5%).
| Feature | Qwen3.5 Plus | Qwen3 Max |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 87 | 88 |
Provider | Alibaba | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.60 / 1M | $2.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.40 / 1M | $6.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.40 / 1M | $1.28 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1M tokens~1,500 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 85 tok/s | 72 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 64% | 62.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 72% | 71.2% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.06 / 1M | $0.40 / 1M |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkGeprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen3.5 Plus · Strengths & Key Advantages
- 1M Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 64% · GPQA Diamond 72%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 85 Token/Sekunde bei nur 490 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($0.6/$2.4 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
Qwen3 Max · Strengths & Key Advantages
- 262K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 62.5% · GPQA Diamond 71.2%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 72 Token/Sekunde bei nur 590 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($2/$6 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 | Qwen3.5 Plus | Qwen3 Max |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.19 | $0.28 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 25K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 10K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen3.5 Plus | Qwen3 Max |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-5-plus-instruct | qwen3-max-instruct |
| API Protocol | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2026-02 | 2025-09 |
| Knowledge Cutoff | December 2025 | July 2025 |
| Architecture | Enterprise Million-Token Multimodal Transformer | Advanced Dense/MoE Hybrid Frontier Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.6/1M in) across full 1000K window | Flat rate ($2/1M in) across full 262K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.06/1M tokens | Cached input at $0.4/1M 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) |
| 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 | Alibaba 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 |
| Output Modalities | text | text |
Qwen3.5 Plus vs Qwen3 Max: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3.5 Plus or Qwen3 Max?
Qwen3 Max is more intelligent. It scores 88 compared with 87 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3.5 Plus is faster, generating 85 tokens per second compared with 72 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen3.5 Plus is cheaper at $0.40 per 1M tokens blended, compared with $1.28 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen3.5 Plus has lower latency, with a time to first token of 0.49s compared with 0.59s.
Which model has a larger context window?
Qwen3.5 Plus has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 262.1K tokens.
Fazit
Sowohl Qwen3.5 Plus (Optimal für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Qwen3 Max (Optimal für autonome Agenten-Workflows, zuverlässiges Tool-Calling und mehrstufige Automatisierung, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Qwen3 Max führt bei komplexem Reasoning und Coding, Qwen3.5 Plus liefert den höheren Token-Durchsatz und Qwen3.5 Plus ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Qwen3.5 Plus oder Qwen3 Max?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Qwen3 Max vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Qwen3.5 Plus und Qwen3 Max?+
Qwen3.5 Plus kostet $0.60 / $2.40 pro 1M Input-/Output-Tokens, Qwen3 Max liegt bei $2.00 / $6.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Qwen3.5 Plus günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Qwen3.5 Plus bietet 1M Tokens Kontext gegenüber 262.1K Tokens bei Qwen3 Max. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Qwen3.5 Plus vorn.
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Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Alibaba und Alibaba, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).