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Head-to-Head Model Comparison

Step 3.7 Flash vs Qwen3.6 27B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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Step 3.7 Flash vs Qwen3.6 27B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Step 3.7 Flash von StepFun und Qwen3.6 27B von Alibaba gehören zu den führenden KI-Modellen. Step 3.7 Flash bietet ein Kontextfenster von 256K Tokens bei API-Preisen von $0.00/$0.00 pro 1M Tokens, während Qwen3.6 27B 262.1K Tokens Kontext zu $0.00/$0.00 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:
StepFun

Step 3.7 Flash

Ultraschnelle Echtzeit-Inferenz

Step 3.7 Flash von StepFun ist ein KI-Modell für ultraschnelle Echtzeit-Antworten, niedrige Latenz und Hochdurchsatz-Routing mit 256K Kontextfenster, 160 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 76/100 und kostenlosem Open-Weights-Zug

Intelligence Index76 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

256K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Alibaba

Qwen3.6 27B

Nativ Multimodale KI

Qwen3.6 27B von Alibaba ist ein KI-Modell für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse mit 262K Kontextfenster, 92 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 77/100 und kostenlosem Open-Weights-Z

Intelligence Index77 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Qwen3.6 27B has a larger context window (262K vs 256K tokens).
  • Step 3.7 Flash is faster at 160 tok/s vs 92 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureStep 3.7 FlashQwen3.6 27B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7677
Provider
StepFunAlibaba
Input Price
Cost per million input tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
256K tokens~384 A4 pages of text262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
160 tok/s92 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A58%

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Step 3.7 Flash
+74% faster generation
Context
Qwen3.6 27B
262.1K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

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

Step 3.7 FlashQwen3.6 27B
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

N/Avs58%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

73%vs75.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1275ptsvs1295pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

160 tok/s vs92 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
Step 3.7 Flash0.25s
Qwen3.6 27B0.39s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Step 3.7 Flash3.38s
Qwen3.6 27B5.82s

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)
Step 3.7 Flash Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Qwen3.6 27B Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Step 3.7 Flash · Strengths & Key Advantages

  • 256K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (MMLU-Pro 73% · Arena Elo 1275)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 160 Token/Sekunde bei nur 250 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (Confidential / 70B MoE) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Qwen3.6 27B · Strengths & Key Advantages

  • 262K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (GPQA Diamond 58% · MMLU-Pro 75.5%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 92 Token/Sekunde bei nur 390 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (27B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • 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.

MetricStep 3.7 FlashQwen3.6 27B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
12K14K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
2K3K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureStep 3.7 FlashQwen3.6 27B
Official API Model ID (SDK)step-3-7-flashqwen3-6-27b-instruct
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-052026-04
Knowledge CutoffMarch 2026February 2026
ArchitectureHigh-Velocity Open Reasoning MoERefined Dense Multimodal Transformer
ParametersConfidential / 70B MoE27B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
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 SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 17 GB VRAM (4-bit Quantized) · 58 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext, vision
Output Modalitiestexttext

Step 3.7 Flash vs Qwen3.6 27B: Schnelle Antworten (FAQ)

Which is more intelligent, Step 3.7 Flash or Qwen3.6 27B?

Qwen3.6 27B is more intelligent. It scores 77 compared with 76 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Step 3.7 Flash is faster, generating 160 tokens per second compared with 92 tokens per second.

Which model has lower latency?

Step 3.7 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.25s compared with 0.39s.

Which model has a larger context window?

Qwen3.6 27B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 256K tokens.

Fazit

Sowohl Step 3.7 Flash (Optimal für ultraschnelle Echtzeit-Antworten, niedrige Latenz und Hochdurchsatz-Routing, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Qwen3.6 27B (Optimal für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Qwen3.6 27B führt bei komplexem Reasoning und Coding, Step 3.7 Flash liefert den höheren Token-Durchsatz und Step 3.7 Flash ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Step 3.7 Flash oder Qwen3.6 27B?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Qwen3.6 27B vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Step 3.7 Flash und Qwen3.6 27B?+

Step 3.7 Flash kostet $0.00 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Qwen3.6 27B liegt bei $0.00 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Step 3.7 Flash günstiger.

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

Step 3.7 Flash bietet 256K Tokens Kontext gegenüber 262.1K Tokens bei Qwen3.6 27B. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Step 3.7 Flash vorn.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

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 StepFun und Alibaba, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).