Qwen Max vs Reka Core
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Qwen Max de Alibaba y Reka Core de Reka compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Qwen Max ofrece una ventana de contexto de 32.8K tokens a $1.60/$6.40 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Reka Core ofrece 128K tokens de contexto a $3.00/$15.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
Cambia y Compara Cualquier Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Qwen Max
Modelo de Generación ClásicaQwen Max de Alibaba es un modelo de IA diseñado para asistencia conversacional, procesamiento de texto y cargas de trabajo empresariales, con ventana de contexto de 33K, velocidad de 65 tokens/s, índice de inteligencia de 78/100 y tarifa de
$1.60 / 1M
$6.40 / 1M
32.8K tokens
32.5%
Reka Core
IA Multimodal NativaReka Core de Reka es un modelo de IA diseñado para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, con ventana de contexto de 128K, velocidad de 75 tokens/s, índice de inteligencia de 77/100 y tarifa de $3/$
$3.00 / 1M
$15.00 / 1M
128K tokens
N/A
Diferencias Clave de un Vistazo
- Qwen Max is 2.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Reka Core has a larger context window (128K vs 33K tokens).
- Reka Core is faster at 75 tok/s vs 65 tok/s.
| Característica | Qwen Max | Reka Core |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 78 | 77 |
Provider | Alibaba | Reka |
Input Price Cost per million input tokens | $1.60 / 1M | $3.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $6.40 / 1M | $15.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.07 / 1M | $2.31 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 32.8K tokens~49 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 65 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 32.5% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 48% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.16 / 1M | $0.30 / 1M |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Puntuaciones de Benchmarks Verificadas
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.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen Max · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 33K con hasta 8K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 48%)
- Rendimiento ágil de 65 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 580 ms
- Economía de API competitiva ($1.6/$6.4 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
Reka Core · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 128K con hasta 8K tokens de salida máxima (MMLU-Pro 75% · Arena Elo 1270)
- Rendimiento ágil de 75 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 580 ms
- Economía de API competitiva ($3/$15 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 volúmenes masivos de tokens, se recomienda activar el caché de prompts y Batch API para optimizar costos
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Qwen Max | Reka Core |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.18 | $0.22 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 18K | 15K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 6K | 3K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Qwen Max | Reka Core |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen-max-instruct | reka-core |
| API Protocol | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) | Reka REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2024-04 | 2024-04 |
| Knowledge Cutoff | September 2023 | December 2023 |
| Architecture | Dense Autoregressive Transformer with Multi-Head Attention | Multimodal Foundation Omnimodal Transformer |
| Parameters | Confidential | 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 ($1.6/1M in) across full 33K window | Flat rate ($3/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.16/1M tokens | Cached input at $0.3/1M 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) |
| 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 | Reka 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, vision, audio, video |
| Output Modalities | text | text |
Qwen Max vs Reka Core: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen Max or Reka Core?
Qwen Max is more intelligent. It scores 78 compared with 77 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Reka Core is faster, generating 75 tokens per second compared with 65 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen Max is cheaper at $1.07 per 1M tokens blended, compared with $2.31 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has a larger context window?
Reka Core has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 32.8K tokens.
Veredicto
Tanto Qwen Max (Ideal para asistencia conversacional, procesamiento de texto y cargas de trabajo empresariales, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Reka Core (Ideal para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Qwen Max lidera en inteligencia general y programación, Reka Core ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Qwen Max resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Qwen Max o Reka Core?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Qwen Max obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Qwen Max frente a Reka Core?+
Qwen Max cuesta $1.60 / $6.40 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Reka Core cuesta $3.00 / $15.00. En costo combinado, Qwen Max es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Qwen Max cuenta con 32.8K tokens de contexto frente a 128K tokens de Reka Core. En velocidad de inferencia, Reka Core ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Qwen Max vs. Qwen-VL Max: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- Qwen-VL Max vs. Reka Core: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- QwQ Plus vs. Qwen Max: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- Aion-3.0 vs. Aion-Mini: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- Aion-3.0 vs. Gemini 3.6 Flash: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- Aion-Mini vs. Laguna XS 2.1: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
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 Reka, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).