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Head-to-Head Model Comparison

Qwen-VL Plus vs Yi-Large

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Qwen-VL Plus vs Yi-Large: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Alibaba의 Qwen-VL Plus와 01.AI의 Yi-Large는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Qwen-VL Plus는 131.1K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.21/$0.63(입력/출력)의 요금을 제공하며, Yi-Large는 32.8K 토큰 컨텍스트와 $2.50/$2.50의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

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

Qwen-VL Plus

네이티브 멀티모달 AI

Alibaba의 Qwen-VL Plus 모델은 텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석에 최적화된 AI 모델로, 131K 컨텍스트 윈도우, 초당 105 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 71/100점(1M 토큰당 입력 $0.21 / 출력 $0.63)을 제공합니다.

Intelligence Index71 / 100
Input Token:

$0.21 / 1M

Output Token:

$0.63 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

01.AI

Yi-Large

클래식 세대 언어 모델

01.AI의 Yi-Large 모델은 안정적인 대화형 어시스턴트, 문서 요약 및 일반 엔터프라이즈 업무에 최적화된 AI 모델로, 33K 컨텍스트 윈도우, 초당 75 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 79/100점(1M 토큰당 입력 $2.5 / 출력 $2.5)을 제공합니다.

Intelligence Index79 / 100
Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$2.50 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

한눈에 보는 핵심 차이점

  • Qwen-VL Plus is 7.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Qwen-VL Plus has a larger context window (131K vs 33K tokens).
  • Qwen-VL Plus is faster at 105 tok/s vs 75 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureQwen-VL PlusYi-Large
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7179
Provider
Alibaba01.AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.21 / 1M$2.50 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.63 / 1M$2.50 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.12 / 1M$0.93 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
131.1K tokens~197 A4 pages of text32.8K tokens~49 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
105 tok/s75 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A52%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.02 / 1M$0.25 / 1M

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Qwen-VL Plus
7.0x cheaper monthly runtime
Speed
Qwen-VL Plus
+40% faster generation
Context
Qwen-VL Plus
131.1K tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

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

Qwen-VL PlusYi-Large
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

N/Avs52%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

70.5%vs76.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1240ptsvs1290pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

105 tok/s vs75 tok/s

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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
Qwen-VL Plus0.48s
Yi-Large0.51s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen-VL Plus5.24s
Yi-Large7.18s

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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)
Qwen-VL Plus Monthly API Bill
$0.91 / month
$0.21/1M in · $0.63/1M out
Yi-Large Monthly API Bill
$6.38 / month
$2.5/1M in · $2.5/1M out
Qwen-VL Plus saves approximately $5.46 / month (86%) under this workload.7.0x Savings

Qwen-VL Plus · Strengths & Key Advantages

  • 131K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (MMLU-Pro 70.5% · Arena Elo 1240)
  • 초당 105 토큰의 빠른 처리 속도와 480ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $0.21 / 출력 $0.63)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

Yi-Large · Strengths & Key Advantages

  • 33K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (GPQA Diamond 52% · MMLU-Pro 76.5%)
  • 초당 75 토큰의 빠른 처리 속도와 510ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $2.5 / 출력 $2.5)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
  • 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다

Token Use & Task Economics

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

MetricQwen-VL PlusYi-Large
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.05$0.15
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
14K14K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
2K0K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureQwen-VL PlusYi-Large
Official API Model ID (SDK)qwen-vl-plus-instructyi-large
API ProtocolAlibaba REST API (OpenAI-Compatible)01.AI REST API (OpenAI-Compatible)
Release Date2024-012024-05
Knowledge CutoffDecember 2023March 2024
ArchitectureEfficient Multimodal Vision-Language TransformerDense Bilingual Foundation Transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.21/1M in) across full 131K windowFlat rate ($2.5/1M in) across full 33K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.021/1M tokensCached input at $0.25/1M 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 Verified01.AI 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

Qwen-VL Plus vs Yi-Large: 핵심 요약 문답 (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen-VL Plus or Yi-Large?

Yi-Large is more intelligent. It scores 79 compared with 71 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen-VL Plus is faster, generating 105 tokens per second compared with 75 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen-VL Plus is cheaper at $0.12 per 1M tokens blended, compared with $0.93 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Qwen-VL Plus has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 0.51s.

Which model has a larger context window?

Qwen-VL Plus has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32.8K tokens.

종합 평가

Qwen-VL Plus(텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Yi-Large(안정적인 대화형 어시스턴트, 문서 요약 및 일반 엔터프라이즈 업무, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Yi-Large가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Qwen-VL Plus가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Qwen-VL Plus가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Qwen-VL Plus와 Yi-Large 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Yi-Large가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Qwen-VL Plus와 Yi-Large의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Qwen-VL Plus는 100만 토큰당 입력 $0.21 / 출력 $0.63이며, Yi-Large는 입력 $2.50 / 출력 $2.50입니다. 혼합 비용 기준으로는 Qwen-VL Plus가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Qwen-VL Plus가 131.1K 토큰, Yi-Large가 32.8K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Qwen-VL Plus가 더 빠릅니다.

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Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

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

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공식 출처: Alibaba 및 01.AI 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).