QwQ Plus vs Qwen Max
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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AlibabaのQwQ PlusとAlibabaのQwen Maxは、注目度の高い主要AIモデルです。QwQ Plusは131.1K 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$0.40/出力$1.60、一方のQwen Maxは32.8K トークンのコンテキストで入力$1.60/出力$6.40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
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QwQ Plus
ディープ推論・論理エンジンAlibaba の QwQ Plus は、高度な数学的推論、科学技術計算、多段階の思考連鎖（Chain-of-Thought）向けに設計されたAIモデルです。131K のコンテキストウィンドウ、毎秒 70 トークンの生成速度、知能指数 84/100（1Mトークンあたり入力$0.4・出力$1.6）を実現しています。
$0.40 / 1M
$1.60 / 1M
131.1K tokens
45%
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%
ひと目でわかる主な違い
- QwQ Plus is 4.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- QwQ Plus has a larger context window (131K vs 33K tokens).
- QwQ Plus is faster at 70 tok/s vs 65 tok/s.
- QwQ Plus leads on SWE-bench coding (45.0% vs 32.5%).
| Feature | QwQ Plus | Qwen Max |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 84 | 78 |
Provider | Alibaba | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.40 / 1M | $1.60 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.60 / 1M | $6.40 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.27 / 1M | $1.07 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 32.8K tokens~49 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 70 tok/s | 65 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 45% | 32.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 65.2% | 48% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.04 / 1M | $0.16 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework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.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
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.
QwQ Plus · Strengths & Key Advantages
- 131K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 45% · GPQA Diamond 65.2%）
- 毎秒 70 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 850ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.4・出力$1.6）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
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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | QwQ Plus | Qwen Max |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.12 | $0.18 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 18K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 14K | 6K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | QwQ Plus | Qwen Max |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwq-plus-instruct | qwen-max-instruct |
| API Protocol | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2025-03 | 2024-04 |
| Knowledge Cutoff | January 2025 | September 2023 |
| Architecture | Deep Reasoning Chain-of-Thought Transformer | Dense Autoregressive Transformer with Multi-Head Attention |
| Parameters | 32B (Distilled Reasoning Engine) | 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 ($0.4/1M in) across full 131K window | Flat rate ($1.6/1M in) across full 33K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.04/1M tokens | Cached input at $0.16/1M 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) |
| 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 | Alibaba 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 |
| Output Modalities | text | text |
QwQ Plus vs Qwen Max: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, QwQ Plus or Qwen Max?
QwQ Plus is more intelligent. It scores 84 compared with 78 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
QwQ Plus is faster, generating 70 tokens per second compared with 65 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
QwQ Plus is cheaper at $0.27 per 1M tokens blended, compared with $1.07 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen Max has lower latency, with a time to first token of 0.58s compared with 0.85s.
Which model has a larger context window?
QwQ Plus has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32.8K tokens.
総合評価
QwQ Plus（高度な数学的推論、科学技術計算、多段階の思考連鎖（Chain-of-Thought）、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。）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QwQ Plusがリードし、応答速度とスループットではQwQ Plusが優れ、APIコスト効率ではQwQ Plus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 QwQ Plus と Qwen Max 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 QwQ Plus 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。
QwQ Plus と Qwen Max ではどちらのAPI料金が安いですか？+
QwQ Plus は100万トークンあたり入力$0.40 / 出力$1.60、Qwen Max は入力$1.60 / 出力$6.40です。総合的なコスト効率では QwQ Plus 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 QwQ Plus が 131.1K トークン、Qwen Max が 32.8K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では QwQ Plus 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Alibaba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)。