QwQ Plus vs Qwen Max
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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QwQ Plus von Alibaba und Qwen Max von Alibaba gehören zu den führenden KI-Modellen. QwQ Plus bietet ein Kontextfenster von 131.1K Tokens bei API-Preisen von $0.40/$1.60 pro 1M Tokens, während Qwen Max 32.8K Tokens Kontext zu $1.60/$6.40 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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QwQ Plus
Deep-Reasoning-EngineQwQ Plus von Alibaba ist ein KI-Modell für tiefgehendes logisches Denken, komplexe Mathematik und wissenschaftliche Analysen mit 131K Kontextfenster, 70 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 84/100 und $0.4/$1.6 pro 1M Token.
$0.40 / 1M
$1.60 / 1M
131.1K tokens
45%
Qwen Max
Klassische ModellgenerationQwen Max von Alibaba ist ein KI-Modell für zuverlässige Dialogsysteme, Textzusammenfassungen und klassische Enterprise-Aufgaben mit 33K Kontextfenster, 65 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 78/100 und $1.6/$6.4 pro 1M Token.
$1.60 / 1M
$6.40 / 1M
32.8K tokens
32.5%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- QwQ Plus is 4.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- QwQ Plus has a larger context window (131K vs 33K tokens).
- QwQ Plus is faster at 70 tok/s vs 65 tok/s.
- QwQ Plus leads on SWE-bench coding (45.0% vs 32.5%).
| Feature | QwQ Plus | Qwen Max |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 84 | 78 |
Provider | Alibaba | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.40 / 1M | $1.60 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.60 / 1M | $6.40 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.27 / 1M | $1.07 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 32.8K tokens~49 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 70 tok/s | 65 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 45% | 32.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 65.2% | 48% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.04 / 1M | $0.16 / 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.
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.
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.
QwQ Plus · Strengths & Key Advantages
- 131K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 45% · GPQA Diamond 65.2%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 70 Token/Sekunde bei nur 850 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($0.4/$1.6 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 extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Qwen Max · Strengths & Key Advantages
- 33K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 48%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 65 Token/Sekunde bei nur 580 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($1.6/$6.4 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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | QwQ Plus | Qwen Max |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.12 | $0.18 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 18K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 14K | 6K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | QwQ Plus | Qwen Max |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwq-plus-instruct | qwen-max-instruct |
| API Protocol | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2025-03 | 2024-04 |
| Knowledge Cutoff | January 2025 | September 2023 |
| Architecture | Deep Reasoning Chain-of-Thought Transformer | Dense Autoregressive Transformer with Multi-Head Attention |
| Parameters | 32B (Distilled Reasoning Engine) | 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 ($0.4/1M in) across full 131K window | Flat rate ($1.6/1M in) across full 33K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.04/1M tokens | Cached input at $0.16/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | 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) | 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 | text |
| Output Modalities | text | text |
QwQ Plus vs Qwen Max: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, QwQ Plus or Qwen Max?
QwQ Plus is more intelligent. It scores 84 compared with 78 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
QwQ Plus is faster, generating 70 tokens per second compared with 65 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
QwQ Plus is cheaper at $0.27 per 1M tokens blended, compared with $1.07 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen Max has lower latency, with a time to first token of 0.58s compared with 0.85s.
Which model has a larger context window?
QwQ Plus has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32.8K tokens.
Fazit
Sowohl QwQ Plus (Optimal für tiefgehendes logisches Denken, komplexe Mathematik und wissenschaftliche Analysen, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Qwen Max (Optimal für zuverlässige Dialogsysteme, Textzusammenfassungen und klassische Enterprise-Aufgaben, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: QwQ Plus führt bei komplexem Reasoning und Coding, QwQ Plus liefert den höheren Token-Durchsatz und QwQ Plus ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – QwQ Plus oder Qwen Max?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt QwQ Plus vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von QwQ Plus und Qwen Max?+
QwQ Plus kostet $0.40 / $1.60 pro 1M Input-/Output-Tokens, Qwen Max liegt bei $1.60 / $6.40. Beim gewichteten Gesamtpreis ist QwQ Plus günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
QwQ Plus bietet 131.1K Tokens Kontext gegenüber 32.8K Tokens bei Qwen Max. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt QwQ Plus vorn.
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Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Alibaba und Alibaba, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).