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Head-to-Head Model Comparison

Qwen Flash vs Hunyuan TurboS

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Revisado por el equipo de investigación de GetInfoUsÚltima revisión: October 2026Política editorial
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Qwen Flash vs Hunyuan TurboS: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Qwen Flash de Alibaba y Hunyuan TurboS de Tencent compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Qwen Flash ofrece una ventana de contexto de 1M tokens a $0.02/$0.08 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Hunyuan TurboS ofrece 32.8K tokens de contexto a $0.06/$0.24 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.

Comparación Directa (VS)

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

Qwen Flash

Inferencia Ultrarrápida

Qwen Flash de Alibaba es un modelo de IA diseñado para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, con ventana de contexto de 1M, velocidad de 180 tokens/s, índice de inteligencia de 67/100 y tarifa de $0.02/$0

Intelligence Index67 / 100
Input Token:

$0.02 / 1M

Output Token:

$0.08 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Tencent

Hunyuan TurboS

Inferencia Ultrarrápida

Hunyuan TurboS de Tencent es un modelo de IA diseñado para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, con ventana de contexto de 33K, velocidad de 160 tokens/s, índice de inteligencia de 70/100 y tarifa de $0.

Intelligence Index70 / 100
Input Token:

$0.06 / 1M

Output Token:

$0.24 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Diferencias Clave de un Vistazo

  • Qwen Flash is 3.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Qwen Flash has a larger context window (1M vs 33K tokens).
  • Qwen Flash is faster at 180 tok/s vs 160 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
CaracterísticaQwen FlashHunyuan TurboS
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6770
Provider
AlibabaTencent
Input Price
Cost per million input tokens
$0.02 / 1M$0.06 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.08 / 1M$0.24 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.01 / 1M$0.04 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1M tokens~1,500 A4 pages of text32.8K tokens~49 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
180 tok/s160 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.00 / 1M$0.01 / 1M

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework
Código

Evaluations ongoing

Costo
Qwen Flash
3.0x cheaper monthly runtime
Velocidad
Qwen Flash
+13% faster generation
Contexto
Qwen Flash
1M tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

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

Qwen FlashHunyuan TurboS
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

63.5%vs67%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1195ptsvs1225pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

180 tok/s vs160 tok/s

Latencia y Tiempo de Respuesta

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 Flash0.25s
Hunyuan TurboS0.25s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen Flash3.03s
Hunyuan TurboS3.38s

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

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 Flash Monthly API Bill
$0.11 / month
$0.02/1M in · $0.08/1M out
Hunyuan TurboS Monthly API Bill
$0.32 / month
$0.06/1M in · $0.24/1M out
Qwen Flash saves approximately $0.21 / month (67%) under this workload.3.0x Savings

Qwen Flash · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 1M con hasta 8K tokens de salida máxima (MMLU-Pro 63.5% · Arena Elo 1195)
  • Rendimiento ágil de 180 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 250 ms
  • Economía de API competitiva ($0.02/$0.08 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
  • Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
  • En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

Hunyuan TurboS · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 33K con hasta 4K tokens de salida máxima (MMLU-Pro 67% · Arena Elo 1225)
  • Rendimiento ágil de 160 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 250 ms
  • Economía de API competitiva ($0.06/$0.24 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
  • Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
  • En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

Token Use & Task Economics

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

MetricQwen FlashHunyuan TurboS
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.01$0.01
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
10K8K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaracterísticaQwen FlashHunyuan TurboS
Official API Model ID (SDK)qwen-flash-instructhunyuan-turbos
API ProtocolAlibaba REST API (OpenAI-Compatible)Tencent REST API (OpenAI-Compatible)
Release Date2025-072025-03
Knowledge CutoffMay 2025January 2025
ArchitectureUltra-Lightweight Distilled Autoregressive TransformerLightweight Fast-Inference Transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.02/1M in) across full 1000K windowFlat rate ($0.06/1M in) across full 33K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.002/1M tokensCached input at $0.006/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 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)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 VerifiedTencent 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 Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Qwen Flash vs Hunyuan TurboS: Respuestas Rápidas (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen Flash or Hunyuan TurboS?

Hunyuan TurboS is more intelligent. It scores 70 compared with 67 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen Flash is faster, generating 180 tokens per second compared with 160 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen Flash is cheaper at $0.01 per 1M tokens blended, compared with $0.04 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has a larger context window?

Qwen Flash has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 32.8K tokens.

Veredicto

Tanto Qwen Flash (Ideal para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Hunyuan TurboS (Ideal para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Hunyuan TurboS lidera en inteligencia general y programación, Qwen Flash ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Qwen Flash resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Qwen Flash o Hunyuan TurboS?+

En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Hunyuan TurboS obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.

¿Cuánto cuesta la API de Qwen Flash frente a Hunyuan TurboS?+

Qwen Flash cuesta $0.02 / $0.08 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Hunyuan TurboS cuesta $0.06 / $0.24. En costo combinado, Qwen Flash es la opción más económica.

¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+

Qwen Flash cuenta con 1M tokens de contexto frente a 32.8K tokens de Hunyuan TurboS. En velocidad de inferencia, Qwen Flash ofrece un rendimiento superior.

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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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Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.

Fuentes: Documentación oficial de API de Alibaba y Tencent, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).