GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Qwen3.7 Max vs Qwen3.8 Max Preview

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика
Поделиться
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Qwen3.7 Max vs Qwen3.8 Max Preview: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Qwen3.7 Max от Alibaba и Qwen3.8 Max Preview от Alibaba — две ключевые модели ИИ в своём классе. Qwen3.7 Max предлагает контекстное окно 1M токенов по цене $1.80/$7.20 за 1 млн токенов, а Qwen3.8 Max Preview — контекст 1M токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.

Прямое сравнение (VS)

Выбирайте и сравнивайте любые модели

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

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

Qwen3.7 Max

Автономная агентная модель

Qwen3.7 Max от Alibaba — специализированная ИИ-модель для автономных агентных сценариев, вызова внешних инструментов и автоматизации, обеспечивающая контекстное окно 1M, скорость 80 ток/с и индекс интеллекта 92/100 (по цене $1.8/$7.2 за 1M

Intelligence Index92 / 100
Input Token:

$1.80 / 1M

Output Token:

$7.20 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

73.5%

Alibaba

Qwen3.8 Max Preview

Базовая модель с открытыми весами

Qwen3.8 Max Preview от Alibaba — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 1M, скорость 60 ток/с и индекс интеллекта 93/100 (бесплатн

Intelligence Index93 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

75.2%

Ключевые отличия кратко

  • Qwen3.8 Max Preview is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Qwen3.7 Max is faster at 80 tok/s vs 60 tok/s.
  • Qwen3.8 Max Preview leads on SWE-bench coding (75.2% vs 73.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureQwen3.7 MaxQwen3.8 Max Preview
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
9293
Provider
AlibabaAlibaba
Input Price
Cost per million input tokens
$1.80 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$7.20 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$1.21 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1M tokens~1,500 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
32K32K
Throughput Speed
Tokens generated per second
80 tok/s60 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
73.5%75.2%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
78.5%79.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.18 / 1M$0.00 / 1M

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework
Coding
Qwen3.8 Max Preview
+1.7% SWE-bench lead
Cost
Qwen3.8 Max Preview
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
Qwen3.7 Max
+33% faster generation
Context
Tied
1M tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

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

Qwen3.7 MaxQwen3.8 Max Preview
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

73.5%vs75.2%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

78.5%vs79.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

88.5%vs89%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1470ptsvs1485pts
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs77%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

86%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

80 tok/s vs60 tok/s

Задержка и скорость ответа

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
Qwen3.7 Max0.58s
Qwen3.8 Max Preview0.68s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen3.7 Max6.83s
Qwen3.8 Max Preview9.01s

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

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)
Qwen3.7 Max Monthly API Bill
$9.45 / month
$1.8/1M in · $7.2/1M out
Qwen3.8 Max Preview Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Qwen3.8 Max Preview saves approximately $9.45 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Qwen3.7 Max · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 1M и генерация до 32K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 73.5% · GPQA Diamond 78.5%)
  • Высокая скорость генерации 80 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 580 мс
  • Выгодная тарификация API (по цене $1.8/$7.2 за 1M токенов) с поддержкой кэширования промптов и строгих JSON-схем
Considerations & Trade-offs
  • Проприетарная облачная модель без возможности скачивания весов для локального запуска в закрытом контуре
  • В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину

Qwen3.8 Max Preview · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 1M и генерация до 32K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 75.2% · GPQA Diamond 79.5%)
  • Высокая скорость генерации 60 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 680 мс
  • Открытые веса модели (2.4T total (95B MoE)) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
  • В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину

Token Use & Task Economics

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

MetricQwen3.7 MaxQwen3.8 Max Preview
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.38$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
32K35K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
14K15K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureQwen3.7 MaxQwen3.8 Max Preview
Official API Model ID (SDK)qwen3-7-max-instructqwen3-8-max-preview-instruct
API ProtocolAlibaba REST API (OpenAI-Compatible)OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-052026-07
Knowledge CutoffApril 2026April 2026
ArchitectureNext-Generation Deep Frontier Reasoning TransformerColossus-Scale Open Sparse Mixture-of-Experts
ParametersConfidential2.4T total (95B active MoE)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPMUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($1.8/1M in) across full 1000K windowFree across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.18/1M tokensAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
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 DistillationFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 1488 GB VRAM (4-bit Quantized) · 5160 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationAlibaba Production Safety & Alignment VerifiedOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext, vision
Output Modalitiestexttext

Qwen3.7 Max vs Qwen3.8 Max Preview: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen3.7 Max or Qwen3.8 Max Preview?

Qwen3.8 Max Preview is more intelligent. It scores 93 compared with 92 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen3.7 Max is faster, generating 80 tokens per second compared with 60 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen3.8 Max Preview is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $1.21 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Qwen3.7 Max has lower latency, with a time to first token of 0.58s compared with 0.68s.

Вердикт

И Qwen3.7 Max (Оптимально для автономных агентных сценариев, вызова внешних инструментов и автоматизации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Qwen3.8 Max Preview (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Qwen3.8 Max Preview лидирует в сложных тестах логики и кода, Qwen3.7 Max обеспечивает более высокую скорость генерации, а Qwen3.8 Max Preview выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: Qwen3.7 Max или Qwen3.8 Max Preview?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Qwen3.8 Max Preview. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — Qwen3.7 Max или Qwen3.8 Max Preview?+

Тариф Qwen3.7 Max составляет $1.80 / $7.20 за 1 млн входных/выходных токенов, а Qwen3.8 Max Preview — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее Qwen3.8 Max Preview.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Qwen3.7 Max поддерживает контекст 1M токенов против 1M токенов у Qwen3.8 Max Preview, а по скорости генерации токенов лидирует Qwen3.7 Max.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

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)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

Официальные источники: Официальная документация API Alibaba и Alibaba, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).