Qwen Flash vs Hunyuan TurboS
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Alibaba의 Qwen Flash와 Tencent의 Hunyuan TurboS는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Qwen Flash는 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.02/$0.08(입력/출력)의 요금을 제공하며, Hunyuan TurboS는 32.8K 토큰 컨텍스트와 $0.06/$0.24의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.
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Qwen Flash
초고속 저지연 추론 모델Alibaba의 Qwen Flash 모델은 초저지연 실시간 대화, 고속 라우팅 및 대규모 트래픽 처리에 최적화된 AI 모델로, 1M 컨텍스트 윈도우, 초당 180 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 67/100점(1M 토큰당 입력 $0.02 / 출력 $0.08)을 제공합니다.
$0.02 / 1M
$0.08 / 1M
1M tokens
N/A
Hunyuan TurboS
초고속 저지연 추론 모델Tencent의 Hunyuan TurboS 모델은 초저지연 실시간 대화, 고속 라우팅 및 대규모 트래픽 처리에 최적화된 AI 모델로, 33K 컨텍스트 윈도우, 초당 160 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 70/100점(1M 토큰당 입력 $0.06 / 출력 $0.24)을 제공합니다.
$0.06 / 1M
$0.24 / 1M
32.8K tokens
N/A
한눈에 보는 핵심 차이점
- Qwen Flash is 3.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen Flash has a larger context window (1M vs 33K tokens).
- Qwen Flash is faster at 180 tok/s vs 160 tok/s.
| Feature | Qwen Flash | Hunyuan TurboS |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 67 | 70 |
Provider | Alibaba | Tencent |
Input Price Cost per million input tokens | $0.02 / 1M | $0.06 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.08 / 1M | $0.24 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.01 / 1M | $0.04 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1M tokens~1,500 A4 pages of text | 32.8K tokens~49 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 180 tok/s | 160 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.01 / 1M |
부문별 우위 모델
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
검증된 벤치마크 점수 비교
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
지연 시간(Latency) 및 응답 속도
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen Flash · Strengths & Key Advantages
- 1M 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (MMLU-Pro 63.5% · Arena Elo 1195)
- 초당 180 토큰의 빠른 처리 속도와 250ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $0.02 / 출력 $0.08)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
- 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
Hunyuan TurboS · Strengths & Key Advantages
- 33K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (MMLU-Pro 67% · Arena Elo 1225)
- 초당 160 토큰의 빠른 처리 속도와 250ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $0.06 / 출력 $0.24)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
- 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Qwen Flash | Hunyuan TurboS |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.01 | $0.01 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 10K | 8K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
기술 사양 (Specifications)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen Flash | Hunyuan TurboS |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen-flash-instruct | hunyuan-turbos |
| API Protocol | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) | Tencent REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2025-07 | 2025-03 |
| Knowledge Cutoff | May 2025 | January 2025 |
| Architecture | Ultra-Lightweight Distilled Autoregressive Transformer | Lightweight Fast-Inference Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.02/1M in) across full 1000K window | Flat rate ($0.06/1M in) across full 33K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.002/1M tokens | Cached input at $0.006/1M 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 | Tencent 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 |
Qwen Flash vs Hunyuan TurboS: 핵심 요약 문답 (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen Flash or Hunyuan TurboS?
Hunyuan TurboS is more intelligent. It scores 70 compared with 67 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen Flash is faster, generating 180 tokens per second compared with 160 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen Flash is cheaper at $0.01 per 1M tokens blended, compared with $0.04 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has a larger context window?
Qwen Flash has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 32.8K tokens.
종합 평가
Qwen Flash(초저지연 실시간 대화, 고속 라우팅 및 대규모 트래픽 처리, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Hunyuan TurboS(초저지연 실시간 대화, 고속 라우팅 및 대규모 트래픽 처리, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Hunyuan TurboS가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Qwen Flash가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Qwen Flash가 더 경제적입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
코딩과 복잡한 추론에는 Qwen Flash와 Hunyuan TurboS 중 어느 모델이 더 나은가요?+
종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Hunyuan TurboS가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.
Qwen Flash와 Hunyuan TurboS의 API 요금 차이는 얼마인가요?+
Qwen Flash는 100만 토큰당 입력 $0.02 / 출력 $0.08이며, Hunyuan TurboS는 입력 $0.06 / 출력 $0.24입니다. 혼합 비용 기준으로는 Qwen Flash가 더 저렴합니다.
어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+
컨텍스트 길이는 Qwen Flash가 1M 토큰, Hunyuan TurboS가 32.8K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Qwen Flash가 더 빠릅니다.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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공식 출처: Alibaba 및 Tencent 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).