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Head-to-Head Model Comparison

Qwen3.7 Plus vs Qwen3.7 Max

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Qwen3.7 Plus vs Qwen3.7 Max: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Alibaba का Qwen3.7 Plus और Alibaba का Qwen3.7 Max दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Qwen3.7 Plus में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.80/$3.20 प्रति 1M टोकन है, जबकि Qwen3.7 Max में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $1.80/$7.20 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

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

Qwen3.7 Plus

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

Alibaba का Qwen3.7 Plus जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 92 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.8/$3.2 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 89/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है

Intelligence Index89 / 100
Input Token:

$0.80 / 1M

Output Token:

$3.20 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

68%

Alibaba

Qwen3.7 Max

ऑटोनॉमस एजेंटिक मॉडल

Alibaba का Qwen3.7 Max ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 80 टोकन/सेकंड स्पीड और $1.8/$7.2 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 92/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है

Intelligence Index92 / 100
Input Token:

$1.80 / 1M

Output Token:

$7.20 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

73.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • Qwen3.7 Plus is 2.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Qwen3.7 Plus is faster at 92 tok/s vs 80 tok/s.
  • Qwen3.7 Max leads on SWE-bench coding (73.5% vs 68.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureQwen3.7 PlusQwen3.7 Max
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8992
Provider
AlibabaAlibaba
Input Price
Cost per million input tokens
$0.80 / 1M$1.80 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$3.20 / 1M$7.20 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.54 / 1M$1.21 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1M tokens~1,500 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K32K
Throughput Speed
Tokens generated per second
92 tok/s80 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
68%73.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
75%78.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.08 / 1M$0.18 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
Qwen3.7 Max
+5.5% SWE-bench lead
Cost
Qwen3.7 Plus
2.2x cheaper monthly runtime
Speed
Qwen3.7 Plus
+15% faster generation
Context
Tied
1M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Qwen3.7 PlusQwen3.7 Max
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

68%vs73.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

75%vs78.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

86.8%vs88.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1435ptsvs1470pts
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

N/Avs86%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

92 tok/s vs80 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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
Qwen3.7 Plus0.44s
Qwen3.7 Max0.58s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen3.7 Plus5.87s
Qwen3.7 Max6.83s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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)
Qwen3.7 Plus Monthly API Bill
$4.20 / month
$0.8/1M in · $3.2/1M out
Qwen3.7 Max Monthly API Bill
$9.45 / month
$1.8/1M in · $7.2/1M out
Qwen3.7 Plus saves approximately $5.25 / month (56%) under this workload.2.2x Savings

Qwen3.7 Plus · Strengths & Key Advantages

  • 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 68% · GPQA Diamond 75%)
  • 92 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 440ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $0.8/$3.2 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

Qwen3.7 Max · Strengths & Key Advantages

  • 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 32K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 73.5% · GPQA Diamond 78.5%)
  • 80 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 580ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $1.8/$7.2 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

Token Use & Task Economics

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

MetricQwen3.7 PlusQwen3.7 Max
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.24$0.38
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
26K32K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
9K14K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureQwen3.7 PlusQwen3.7 Max
Official API Model ID (SDK)qwen3-7-plus-instructqwen3-7-max-instruct
API ProtocolAlibaba REST API (OpenAI-Compatible)Alibaba REST API (OpenAI-Compatible)
Release Date2026-062026-05
Knowledge CutoffApril 2026April 2026
ArchitectureHigh-Value Multimodal Foundation TransformerNext-Generation Deep Frontier Reasoning 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) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.8/1M in) across full 1000K windowFlat rate ($1.8/1M in) across full 1000K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.08/1M tokensCached input at $0.18/1M tokens
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)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) · Vision (~258–765 tokens per image tile)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 VerifiedAlibaba 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 Modalitiestext, visiontext
Output Modalitiestexttext

Qwen3.7 Plus vs Qwen3.7 Max: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen3.7 Plus or Qwen3.7 Max?

Qwen3.7 Max is more intelligent. It scores 92 compared with 89 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen3.7 Plus is faster, generating 92 tokens per second compared with 80 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen3.7 Plus is cheaper at $0.54 per 1M tokens blended, compared with $1.21 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Qwen3.7 Plus has lower latency, with a time to first token of 0.44s compared with 0.58s.

निष्कर्ष

Qwen3.7 Plus (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Qwen3.7 Max (ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Qwen3.7 Max जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Qwen3.7 Plus तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Qwen3.7 Plus बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Qwen3.7 Plus या Qwen3.7 Max में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Qwen3.7 Max आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Qwen3.7 Plus और Qwen3.7 Max में किसका API सस्ता है?+

Qwen3.7 Plus की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.80 / $3.20 प्रति 1M टोकन है और Qwen3.7 Max की $1.80 / $7.20 है। समग्र लागत में Qwen3.7 Plus अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Qwen3.7 Plus में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Qwen3.7 Max में 1M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Qwen3.7 Plus तेज़ है।

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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स्रोत: Alibaba और Alibaba आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।