Qwen-VL Max vs Reka Core
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Alibaba का Qwen-VL Max और Reka का Reka Core दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Qwen-VL Max में 131.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.70/$2.80 प्रति 1M टोकन है, जबकि Reka Core में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $3.00/$15.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।
किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Qwen-VL Max
नेटिव मल्टीमॉडल AIAlibaba का Qwen-VL Max टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 75 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.7/$2.8 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 76/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।
$0.70 / 1M
$2.80 / 1M
131.1K tokens
N/A
Reka Core
नेटिव मल्टीमॉडल AIReka का Reka Core टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 75 टोकन/सेकंड स्पीड और $3/$15 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 77/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।
$3.00 / 1M
$15.00 / 1M
128K tokens
N/A
एक नज़र में मुख्य अंतर
- Qwen-VL Max is 5.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen-VL Max has a larger context window (131K vs 128K tokens).
- Reka Core is faster at 75 tok/s vs 75 tok/s.
| Feature | Qwen-VL Max | Reka Core |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 76 | 77 |
Provider | Alibaba | Reka |
Input Price Cost per million input tokens | $0.70 / 1M | $3.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.80 / 1M | $15.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.47 / 1M | $2.31 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 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 | 75 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 46.5% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.07 / 1M | $0.30 / 1M |
किस क्षेत्र में कौन आगे है?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना
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.
लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen-VL Max · Strengths & Key Advantages
- 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (GPQA Diamond 46.5% · MMLU-Pro 76%)
- 75 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 650ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- $0.7/$2.8 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
- प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
- अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है
Reka Core · Strengths & Key Advantages
- 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (MMLU-Pro 75% · Arena Elo 1270)
- 75 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 580ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- $3/$15 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
- प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
- उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Qwen-VL Max | Reka Core |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.15 | $0.22 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 16K | 15K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 5K | 3K |
तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen-VL Max | Reka Core |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen-vl-max-instruct | reka-core |
| API Protocol | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) | Reka REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2024-04 | 2024-04 |
| Knowledge Cutoff | December 2023 | December 2023 |
| Architecture | Multimodal Vision-Language Transformer | 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 ($0.7/1M in) across full 131K window | Flat rate ($3/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.07/1M tokens | Cached input at $0.3/1M 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) · 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, vision | text, vision, audio, video |
| Output Modalities | text | text |
Qwen-VL Max vs Reka Core: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen-VL Max or Reka Core?
Reka Core is more intelligent. It scores 77 compared with 76 on the composite Intelligence Index.
Which model is cheaper to run?
Qwen-VL Max is cheaper at $0.47 per 1M tokens blended, compared with $2.31 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Reka Core has lower latency, with a time to first token of 0.58s compared with 0.65s.
Which model has a larger context window?
Qwen-VL Max has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.
निष्कर्ष
Qwen-VL Max (टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Reka Core (टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Reka Core जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Qwen-VL Max तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Qwen-VL Max बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
कोडिंग और रीजनिंग के लिए Qwen-VL Max या Reka Core में से कौन बेहतर है?+
समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Reka Core आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।
Qwen-VL Max और Reka Core में किसका API सस्ता है?+
Qwen-VL Max की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.70 / $2.80 प्रति 1M टोकन है और Reka Core की $3.00 / $15.00 है। समग्र लागत में Qwen-VL Max अधिक किफायती है।
किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+
Qwen-VL Max में 131.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Reka Core में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Qwen-VL Max तेज़ है।
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Qwen Max बनाम Qwen-VL Max: बेंचमार्क, API कीमत और स्पीड तुलना (2026)तुलना
- Qwen Max बनाम Reka Core: बेंचमार्क, API कीमत और स्पीड तुलना (2026)तुलना
- Qwen-VL Max बनाम Qwen Plus: बेंचमार्क, API कीमत और स्पीड तुलना (2026)तुलना
- Aion-3.0 बनाम Aion-Mini: बेंचमार्क, API कीमत और स्पीड तुलना (2026)तुलना
- Aion-3.0 बनाम Gemini 3.6 Flash: बेंचमार्क, API कीमत और स्पीड तुलना (2026)तुलना
- Aion-Mini बनाम Laguna XS 2.1: बेंचमार्क, API कीमत और स्पीड तुलना (2026)तुलना
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.
स्रोत: Alibaba और Reka आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।