Nex-N2-Pro vs Qwen3.6 Flash
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Nex-N2-Pro da Nex AGI e Qwen3.6 Flash da Alibaba são dois modelos de IA de destaque. O Nex-N2-Pro oferece uma janela de contexto de 262.1K tokens a $0.40/$1.60 por milhão de tokens, enquanto o Qwen3.6 Flash oferece 1M tokens de contexto a $0.08/$0.32 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Nex-N2-Pro
Motor de Raciocínio ProfundoO Nex-N2-Pro da Nex AGI é um modelo de IA projetado para raciocínio lógico profundo, matemática avançada e análise científica passo a passo, oferecendo janela de contexto de 262K, velocidade de 85 tokens/s, índice de inteligência de 81/100
$0.40 / 1M
$1.60 / 1M
262.1K tokens
N/A
Qwen3.6 Flash
IA Multimodal NativaO Qwen3.6 Flash da Alibaba é um modelo de IA projetado para compreensão multimodal nativa de texto e imagem e leitura visual de documentos, oferecendo janela de contexto de 1M, velocidade de 145 tokens/s, índice de inteligência de 81/100 e
$0.08 / 1M
$0.32 / 1M
1M tokens
N/A
Principais Diferenças em Resumo
- Qwen3.6 Flash is 5.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen3.6 Flash has a larger context window (1M vs 262K tokens).
- Qwen3.6 Flash is faster at 145 tok/s vs 85 tok/s.
| Feature | Nex-N2-Pro | Qwen3.6 Flash |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 81 | 81 |
Provider | Nex AGI | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.40 / 1M | $0.08 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.60 / 1M | $0.32 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.27 / 1M | $0.05 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 85 tok/s | 145 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 62% | 61.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.04 / 1M | $0.01 / 1M |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Pontuações de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Nex-N2-Pro · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 262K com limite máximo de saída de 16K tokens (GPQA Diamond 62% · MMLU-Pro 78%)
- Taxa de transferência rápida de 85 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 460 ms
- Economia de API competitiva ($0.4/$1.6 por 1M de tokens) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Qwen3.6 Flash · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 1M com limite máximo de saída de 16K tokens (GPQA Diamond 61.5% · MMLU-Pro 78%)
- Taxa de transferência rápida de 145 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 310 ms
- Economia de API competitiva ($0.08/$0.32 por 1M de tokens) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Nex-N2-Pro | Qwen3.6 Flash |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.12 | $0.03 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 18K | 16K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 5K | 2K |
Especificações Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Nex-N2-Pro | Qwen3.6 Flash |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nex-n2-pro | qwen3-6-flash-instruct |
| API Protocol | Nex AGI REST API (OpenAI-Compatible) | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2026-06 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | March 2026 | March 2026 |
| Architecture | Mid-Tier Reasoning Foundation Transformer | High-Efficiency Multimodal Vision 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) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.4/1M in) across full 262K window | Flat rate ($0.08/1M in) across full 1000K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.04/1M tokens | Cached input at $0.008/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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) |
| 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 | Nex AGI 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, vision |
| Output Modalities | text | text |
Nex-N2-Pro vs Qwen3.6 Flash: Respostas Rápidas (FAQ)
Which model is faster?
Qwen3.6 Flash is faster, generating 145 tokens per second compared with 85 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen3.6 Flash is cheaper at $0.05 per 1M tokens blended, compared with $0.27 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen3.6 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.31s compared with 0.46s.
Which model has a larger context window?
Qwen3.6 Flash has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 262.1K tokens.
Veredito
Tanto Nex-N2-Pro (Indicado para raciocínio lógico profundo, matemática avançada e análise científica passo a passo, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Qwen3.6 Flash (Indicado para compreensão multimodal nativa de texto e imagem e leitura visual de documentos, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Nex-N2-Pro lidera em inteligência geral e programação, Qwen3.6 Flash oferece geração mais rápida e Qwen3.6 Flash apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Nex-N2-Pro ou Qwen3.6 Flash?+
Nas avaliações de inteligência e código, Nex-N2-Pro leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Nex-N2-Pro ou Qwen3.6 Flash?+
O Nex-N2-Pro custa $0.40 / $1.60 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Qwen3.6 Flash custa $0.08 / $0.32. No custo combinado, Qwen3.6 Flash é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Nex-N2-Pro suporta 262.1K tokens de contexto contra 1M tokens do Qwen3.6 Flash, enquanto Qwen3.6 Flash entrega maior velocidade de geração.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fontes oficiais: Documentação oficial de API da Nex AGI e Alibaba e benchmarks independentes (2026).