Qwen Max vs Reka Core
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Qwen Max di Alibaba e Reka Core di Reka sono due modelli di IA di riferimento. Qwen Max offre una finestra di contesto di 32.8K token a $1.60/$6.40 per milione di token, mentre Reka Core mette a disposizione 128K token di contesto a $3.00/$15.00 per milione di token. Di seguito analizziamo benchmark, latenza e costi.
Cambia e Confronta Qualsiasi Modello
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Qwen Max
Modello di Generazione ClassicaQwen Max di Alibaba è un modello di IA progettato per gli assistenti conversazionali, la sintesi documentale e i flussi di lavoro aziendali, con finestra di contesto da 33K, velocità di 65 token/s, indice di intelligenza di 78/100 e tariffa
$1.60 / 1M
$6.40 / 1M
32.8K tokens
32.5%
Reka Core
IA Multimodale NativaReka Core di Reka è un modello di IA progettato per la comprensione multimodale nativa di testo e immagini e l’analisi visiva dei documenti, con finestra di contesto da 128K, velocità di 75 token/s, indice di intelligenza di 77/100 e tariff
$3.00 / 1M
$15.00 / 1M
128K tokens
N/A
Differenze Chiave a Colpo d’Occhio
- 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.
| Feature | 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 |
Chi vince in ogni categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Punteggi Benchmark Verificati
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.
Latenza e Tempo di Risposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulatore Interattivo dei Costi Token
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen Max · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 33K con capacità massima di output fino a 8K token (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 48%)
- Throughput elevato di 65 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 580 ms
- Economia API competitiva ($1.6/$6.4 per 1M di token) con supporto per prompt caching, tool calling e output JSON strutturati
Considerations & Trade-offs
- Modello cloud proprietario chiuso; non consente il download locale dei pesi per l’esecuzione offline
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
Reka Core · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 128K con capacità massima di output fino a 8K token (MMLU-Pro 75% · Arena Elo 1270)
- Throughput elevato di 75 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 580 ms
- Economia API competitiva ($3/$15 per 1M di token) con supporto per prompt caching, tool calling e output JSON strutturati
Considerations & Trade-offs
- Modello cloud proprietario chiuso; non consente il download locale dei pesi per l’esecuzione offline
- Per volumi di traffico elevati in produzione si consiglia di attivare il prompt caching e la Batch API
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 |
Specifiche Tecniche
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: Risposte Rapide (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.
Verdetto
Sia Qwen Max (Ideale per gli assistenti conversazionali, la sintesi documentale e i flussi di lavoro aziendali, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) sia Reka Core (Ideale per la comprensione multimodale nativa di testo e immagini e l’analisi visiva dei documenti, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) eccellono in produzione: Qwen Max guida nei benchmark di ragionamento e programmazione, Reka Core garantisce una generazione più rapida e Qwen Max offre il miglior rapporto qualità-prezzo per carichi API elevati.
Domande Frequenti (FAQ)
Quale modello è migliore per coding e ragionamento, Qwen Max o Reka Core?+
Nell’indice di intelligenza composito e nei benchmark di programmazione prevale Qwen Max. Consulta i punteggi SWE-bench e GPQA qui sopra per tutti i dettagli.
Qual è la differenza di prezzo API tra Qwen Max e Reka Core?+
Qwen Max costa $1.60 / $6.40 per milione di token di input/output, mentre Reka Core costa $3.00 / $15.00. Nel costo combinato, Qwen Max risulta più economico.
Quale modello ha la finestra di contesto più ampia e la velocità maggiore?+
Qwen Max supporta 32.8K token di contesto contro 128K token di Reka Core, mentre Reka Core offre una velocità di generazione superiore.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fonti ufficiali: Documentazione API ufficiale di Alibaba e Reka, schede di sistema e benchmark indipendenti (2026).