Qwen Max vs Reka Core
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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AlibabaのQwen MaxとRekaのReka Coreは、注目度の高い主要AIモデルです。Qwen Maxは32.8K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$1.60/出力$6.40、一方のReka Coreは128K トークンのコンテキストで入力$3.00/出力$15.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Qwen Max
クラシック世代モデルAlibaba の Qwen Max は、安定したチャット対話、文書要約、一般的なエンタープライズ業務向けに設計されたAIモデルです。33K のコンテキストウィンドウ、毎秒 65 トークンの生成速度、知能指数 78/100（1Mトークンあたり入力$1.6・出力$6.4）を実現しています。
$1.60 / 1M
$6.40 / 1M
32.8K tokens
32.5%
Reka Core
ネイティブ・マルチモーダルAIReka の Reka Core は、テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 75 トークンの生成速度、知能指数 77/100（1Mトークンあたり入力$3・出力$15）を実現しています。
$3.00 / 1M
$15.00 / 1M
128K tokens
N/A
ひと目でわかる主な違い
- 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 |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
検証済みベンチマークスコア比較
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.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen Max · Strengths & Key Advantages
- 33K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 48%）
- 毎秒 65 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 580ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$1.6・出力$6.4）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Reka Core · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（MMLU-Pro 75% · Arena Elo 1270）
- 毎秒 75 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 580ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$3・出力$15）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 大量のトークンを処理する本番環境では、プロンプトキャッシュや Batch API の併用によるコスト最適化が推奨されます
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 |
技術仕様・スペック
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: よくある質問 (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.
総合評価
Qwen Max（安定したチャット対話、文書要約、一般的なエンタープライズ業務、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とReka Core（テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではQwen Maxがリードし、応答速度とスループットではReka Coreが優れ、APIコスト効率ではQwen Maxが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には Qwen Max と Reka Core のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Qwen Max が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
Qwen Max と Reka Core ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Qwen Max は100万トークンあたり入力$1.60 / 出力$6.40、Reka Core は入力$3.00 / 出力$15.00です。総合的なコスト効率では Qwen Max がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは Qwen Max が 32.8K トークン、Reka Core が 128K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Reka Core がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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公的ソース: AlibabaおよびReka公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。