Qwen-VL Plus vs Yi-Large
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Qwen-VL Plus de Alibaba et Yi-Large de 01.AI sont deux modèles d’IA de premier plan. Qwen-VL Plus propose une fenêtre de contexte de 131.1K tokens au tarif de $0.21/$0.63 par million de tokens, tandis que Yi-Large offre 32.8K tokens de contexte à $2.50/$2.50 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Qwen-VL Plus
IA Multimodale NativeQwen-VL Plus de Alibaba est un modèle d’IA conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, offrant une fenêtre de contexte de 131K, une vitesse de 105 tokens/s, un indice d’intelligence de
$0.21 / 1M
$0.63 / 1M
131.1K tokens
N/A
Yi-Large
Modèle de Génération ClassiqueYi-Large de 01.AI est un modèle d’IA conçu pour les assistants conversationnels, la synthèse documentaire et les usages professionnels, offrant une fenêtre de contexte de 33K, une vitesse de 75 tokens/s, un indice d’intelligence de 79/100 e
$2.50 / 1M
$2.50 / 1M
32.8K tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Qwen-VL Plus is 7.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen-VL Plus has a larger context window (131K vs 33K tokens).
- Qwen-VL Plus is faster at 105 tok/s vs 75 tok/s.
| Caractéristique | Qwen-VL Plus | Yi-Large |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 71 | 79 |
Provider | Alibaba | 01.AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.21 / 1M | $2.50 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.63 / 1M | $2.50 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.12 / 1M | $0.93 / 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 | 8K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 105 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 52% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.25 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen-VL Plus · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 131K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (MMLU-Pro 70.5% · Arena Elo 1240)
- Débit rapide de 105 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 480 ms
- Tarification API optimisée ($0.21/$0.63 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Yi-Large · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 33K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (GPQA Diamond 52% · MMLU-Pro 76.5%)
- Débit rapide de 75 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 510 ms
- Tarification API optimisée ($2.5/$2.5 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Qwen-VL Plus | Yi-Large |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.05 | $0.15 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 14K | 14K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 2K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Qwen-VL Plus | Yi-Large |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen-vl-plus-instruct | yi-large |
| API Protocol | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) | 01.AI REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2024-01 | 2024-05 |
| Knowledge Cutoff | December 2023 | March 2024 |
| Architecture | Efficient Multimodal Vision-Language Transformer | Dense Bilingual Foundation 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 ($0.21/1M in) across full 131K window | Flat rate ($2.5/1M in) across full 33K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.021/1M tokens | Cached input at $0.25/1M 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 | 01.AI 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 |
Qwen-VL Plus vs Yi-Large: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen-VL Plus or Yi-Large?
Yi-Large is more intelligent. It scores 79 compared with 71 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen-VL Plus is faster, generating 105 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen-VL Plus is cheaper at $0.12 per 1M tokens blended, compared with $0.93 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen-VL Plus has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 0.51s.
Which model has a larger context window?
Qwen-VL Plus has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32.8K tokens.
Verdict
Qwen-VL Plus (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Yi-Large (Conçu pour les assistants conversationnels, la synthèse documentaire et les usages professionnels, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Yi-Large domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Qwen-VL Plus assure un débit supérieur et Qwen-VL Plus offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Qwen-VL Plus ou Yi-Large ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Yi-Large prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Qwen-VL Plus et Yi-Large ?+
Qwen-VL Plus est facturé $0.21 / $0.63 par million de tokens (entrée/sortie) contre $2.50 / $2.50 pour Yi-Large. En coût pondéré, Qwen-VL Plus est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Qwen-VL Plus prend en charge 131.1K tokens contre 32.8K tokens pour Yi-Large. Côté vitesse de génération, Qwen-VL Plus est le plus rapide.
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Sources: Documentation API officielle de Alibaba et 01.AI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).