Step 3.7 Flash vs Qwen3.6 27B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Step 3.7 Flash de StepFun et Qwen3.6 27B de Alibaba sont deux modèles d’IA de premier plan. Step 3.7 Flash propose une fenêtre de contexte de 256K tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que Qwen3.6 27B offre 262.1K tokens de contexte à $0.00/$0.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Step 3.7 Flash
Inférence Ultra-RapideStep 3.7 Flash de StepFun est un modèle d’IA conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, offrant une fenêtre de contexte de 256K, une vitesse de 160 tokens/s, un indice d’intelligence de 76/10
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
256K tokens
N/A
Qwen3.6 27B
IA Multimodale NativeQwen3.6 27B 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 262K, une vitesse de 92 tokens/s, un indice d’intelligence de 7
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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.
| Caractéristique | Step 3.7 Flash | Qwen3.6 27B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 76 | 77 |
Provider | StepFun | Alibaba |
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 text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 160 tok/s | 92 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 58% |
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.
Step 3.7 Flash · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 256K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (MMLU-Pro 73% · Arena Elo 1275)
- Débit rapide de 160 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 250 ms
- Poids ouverts (Confidential / 70B MoE) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Qwen3.6 27B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 262K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (GPQA Diamond 58% · MMLU-Pro 75.5%)
- Débit rapide de 92 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 390 ms
- Poids ouverts (27B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Step 3.7 Flash | Qwen3.6 27B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 12K | 14K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 2K | 3K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Step 3.7 Flash | Qwen3.6 27B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | step-3-7-flash | qwen3-6-27b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-05 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | March 2026 | February 2026 |
| Architecture | High-Velocity Open Reasoning MoE | Refined Dense Multimodal Transformer |
| Parameters | Confidential / 70B MoE | 27B |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (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 & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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 | Full 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 Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / 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 Classification | Open-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 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Step 3.7 Flash vs Qwen3.6 27B: Réponses Rapides (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.
Verdict
Step 3.7 Flash (Conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Qwen3.6 27B (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Qwen3.6 27B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Step 3.7 Flash assure un débit supérieur et Step 3.7 Flash offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Step 3.7 Flash ou Qwen3.6 27B ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Qwen3.6 27B prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Step 3.7 Flash et Qwen3.6 27B ?+
Step 3.7 Flash est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour Qwen3.6 27B. En coût pondéré, Step 3.7 Flash est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Step 3.7 Flash prend en charge 256K tokens contre 262.1K tokens pour Qwen3.6 27B. Côté vitesse de génération, Step 3.7 Flash est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Sources: Documentation API officielle de StepFun et Alibaba, fiches système et benchmarks indépendants (2026).