qwen/qwen3-max-preview vs Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct

مقارنة مباشرة بين qwen/qwen3-max-preview (qwen) وQwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct (qwen) على OrcaRouter — الأسعار ونافذة السياق وزمن الاستجابة والإنتاجية وجودة benchmark جنبًا إلى جنب، لتختار النموذج المناسب لعبء عملك.

وضع المعركة — جرِّب كليهما جنبًا إلى جنبمباشر
فتح في بيئة الاختبار
qwen/qwen3-max-preview
$0.86 /M · p50 3142ms
Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct
$0.40 /M · p50 10000ms

مقارنة النماذج

الأسعار والسياق وزمن الاستجابة والإنتاجية والجودة لـ qwen/qwen3-max-preview وQwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct.
المقياسqwen/qwen3-max-previewQwen: Qwen3 VL 235B A22B Instructالخلاصة
الإدخال $/مليون$0.86$0.40Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct أرخص بنسبة 54% من qwen/qwen3-max-preview في tokens الإدخال.
الإخراج $/مليون$3.44$1.60Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct أرخص بنسبة 54% من qwen/qwen3-max-preview في tokens الإخراج.
السياق262K
زمن الاستجابة p503142 ms10000 msqwen/qwen3-max-preview يستجيب أسرع بنسبة 69% من Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct عند الوسيط.
الإنتاجية129 tok/s70 tok/sqwen/qwen3-max-preview يبث tokens أسرع بنسبة 46% من Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct.
الجودة8.0

من حيث السعر، Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct هو الخيار الأرخص — أقل بحوالي 54% من qwen/qwen3-max-preview في tokens الإدخال. لأعباء العمل الحساسة لزمن الاستجابة، يعيد qwen/qwen3-max-preview أول token في وقت أبكر. اختر Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct لتقليل التكلفة، أو qwen/qwen3-max-preview عندما تكون سرعة الاستجابة الأهم.

كلٌّ من qwen/qwen3-max-preview وQwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct متاح عبر نقطة نهاية OrcaRouter نفسها بتكلفة المزوّد ودون أي هامش على الـ token، لذا فإن التبديل بينهما تعديل من سطر واحد، والأرقام أدناه هي ما تدفعه فعليًّا. تسحب هذه المقارنة الأسعار الحيّة، ونافذة السياق (context window) المنشورة، وقياسات latency وthroughput الخاصة بـ OrcaRouter، حتى توازن بين التكلفة والأداء لعبء عملك المحدّد بدلًا من الاعتماد على benchmark استعراضي من المزوّد. يعتمد الاختيار الصحيح غالبًا على شكل حركتك — طول المطالبة، وكمية النص الذي تولّده، ومدى حساسية مستخدميك لـ latency، وصعوبة الاستدلال — لذا تفكّك الأقسام أدناه القرار بُعدًا واحدًا في كل مرة وتُختتم بتوصية ملموسة. وحيثما غاب مقياس لأحد النموذجين، يُحذف ذلك الصف بدلًا من تخمينه، بحيث يستند كل ادعاء هنا إلى رقم حقيقي.

التسعير وتحليل التكلفة

على token الإدخال يكلّف qwen/qwen3-max-preview مبلغ $0.86 لكل مليون مقابل $0.40 لـ Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct، وعلى الإخراج $3.44 مقابل $1.60 لكل مليون. غالبًا ما تُحسم الفاتورة عند token الإخراج: عبء عمل الدردشة أو الـ agent الذي يولّد إكمالات طويلة يهيمن عليه سعر الإخراج، لذا فإن النموذج الذي يبدو أرخص على الإدخال قد يظل الخيار الأغلى من طرف إلى طرف. قدّر نسبتك الحقيقية بين الإدخال والإخراج قبل الاختيار بناءً على السعر وحده — فطلب كثيف الاسترجاع بإجابة قصيرة، وطلب قصير بتوليد طويل، يقعان على طرفين متقابلين من هذا الجدول. طريقة عملية لتقدير الحجم هي أخذ عيّنة تمثيلية من مطالباتك، وحساب متوسط token الإدخال والإخراج، ثم ضرب كلٍّ منهما في سعري النموذجين المعنيّين؛ والنموذج ذو التكلفة المخلوطة (blended) الأدنى على مزيجك الفعلي هو الذي يجب التغلّب عليه. تذكّر أن كلا السعرين هنا هما سعر المزوّد الخام — لا يضيف OrcaRouter أي هامش — فتكون المقارنة على قدم المساواة، وما تحسبه من توفير هو التوفير الذي تحتفظ به.

يحدّد latency وthroughput إحساس النموذج في الإنتاج. زمن الاستجابة الوسيط (p50) هو مدة انتظار طلب نموذجي قبل أول token؛ أما throughput (token في الثانية) فيحدّد سرعة بثّ الإجابة بعد أن تبدأ. في الدردشة التفاعلية وحلقات الـ agent يكون انخفاض latency عند p50 هو الأهم لأن المستخدم ينتظر أول token؛ أما في التوليد بالدفعات والإخراج الطويل فيهيمن throughput على الزمن الكلي لأن الإجابة طويلة. تُظهر مخططات الاتجاه لسبعة أيام أعلاه ما إذا كان latency كل نموذج مستقرًّا أم منجرفًا، وهو ما يُخفيه رقم واحد لافت — فالنموذج ذو المتوسط الممتاز لكن الذيل المضطرب قد يُخفق مع ذلك في تحقيق SLA صارم عند p95. إن كان لمنتجك ميزانية latency، فاقرأ الوسيط وشكل المنحنى معًا، وتذكّر أن latency من طرف إلى طرف يشمل أيضًا قفزة شبكتك وأي استرجاع أو استدعاءات أدوات تجريها حول النموذج.

تقارب درجات الـ benchmark القدرة لكنها ليست بديلًا عن الاختبار على مطالباتك الخاصة. تجمع المؤشرات المركّبة المعروضة هنا تقييمات عامة متعددة، ويشير المئين (percentile) إلى موضع كل نموذج مقابل جميع النماذج المقارنة في الفهرس — إشارة مفيدة للقائمة المختصرة، لا ضمانًا لمهمتك. قد يظل النموذج المتصدّر في مؤشر الذكاء العام متأخرًا في مجالك (البرمجة، الاستخراج، متعدد اللغات، الاستدلال على سياق طويل)، فاستخدم الـ benchmark لتضييق الميدان ثم شغّل كلا النموذجين على شريحة تمثيلية من حركتك. انتبه إلى المؤشر المحدّد الذي يطابق حالة استخدامك بدلًا من الرقم الإجمالي: فالمنتج كثيف البرمجة ينبغي أن يرجّح مؤشر البرمجة، ومساعد البحث مؤشر الاستدلال. كما تتقادم الـ benchmark مع تحديث النماذج، فتعامل معها كفرضية بداية تؤكّدها بمجموعة التقييم الخاصة بك.

إذا كانت التكلفة هي القيد الحاسم، فابدأ بالنموذج الأرخص وفق مزيجك الحقيقي بين الإدخال والإخراج ولا ترتقِ إلا إذا قصُرت الجودة. إذا كانت الأولوية للاستجابة — دردشة موجّهة للمستخدم، وكلاء، أي حالة يكون فيها أحدهم منتظرًا — فرجّح latency عند p50 وthroughput على فارق سعر بسيط. إذا كنت تدفع بأصعب أعمال الاستدلال أو البرمجة أو السياق الطويل، فدَع الفائز في الـ benchmark ونافذة السياق يقود واقبل السعر الأعلى حيث يستحق ذاته. ولأن كلا النموذجين خلف API واحدة، فإن الخطوة قليلة المخاطرة هي توجيه جزء من حركتك الحقيقية إلى كلٍّ منهما ومقارنة التكلفة وlatency وجودة الإجابة على مطالباتك الخاصة قبل الالتزام. من الأنماط الشائعة التدرّج على طبقات (tier): أرسل معظم الطلبات السهلة عالية الحجم إلى النموذج الأرخص أو الأسرع، واحتفظ بالنموذج الأقوى للطلبات التي تحتاجه فعلًا، فيلتقط ذلك معظم مكاسب الجودة بجزء يسير من التكلفة. وأيًّا كان اختيارك، أبقِ التبديل قابلًا للعكس — فبتغيير اسم النموذج من سطر واحد يمكنك إعادة الحركة لحظة تتغيّر الأرقام أو متطلباتك.

مقارنة الأداء

qwen/qwen3-max-preview
25.5
AA Coding
أفضل من 27٪ من النماذج المقارنة
90 من 123
19.2
AA Intelligence
أفضل من 18٪ من النماذج المقارنة
102 من 125
75.0
AA Math
أفضل من 69٪ من النماذج المقارنة
25 من 81
Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct
16.5
AA Coding
أفضل من 11٪ من النماذج المقارنة
109 من 123
14.3
AA Intelligence
أفضل من 15٪ من النماذج المقارنة
106 من 125
70.7
AA Math
أفضل من 64٪ من النماذج المقارنة
29 من 81

خلال آخر 7 أيام، يحافظ qwen/qwen3-max-preview على زمن استجابة وسيط أقل.

الأسئلة الشائعة حول qwen/qwen3-max-preview vs Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct

أيهما أرخص، qwen/qwen3-max-preview أم Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct؟
Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct أرخص في tokens الإدخال بسعر $0.40 لكل مليون مقابل $0.86 لكل مليون.
أيّهما أرخص على token الإخراج، qwen/qwen3-max-preview أم Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct؟
يتمتع Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct بسعر الإخراج الأدنى عند $1.60 لكل مليون مقابل $3.44 لكل مليون. غالبًا ما يهمّ سعر الإخراج أكثر من الإدخال في أعباء العمل كثيفة التوليد، فرجّحه وفقًا لذلك.
أيهما أسرع، qwen/qwen3-max-preview أم Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct؟
qwen/qwen3-max-preview لديه أقل زمن استجابة وسيط (p50) في قياسات OrcaRouter المباشرة.
أيّهما يبثّ أسرع، qwen/qwen3-max-preview أم Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct؟
يتمتع qwen/qwen3-max-preview بـ throughput مُقاس أعلى (token في الثانية)، لذا تنتهي الإكمالات الطويلة أبكر بمجرد بدء التوليد.
هل ينبغي أن أستخدم qwen/qwen3-max-preview أم Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct؟
اختر qwen/qwen3-max-preview أو Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct بناءً على أولويتك: التكلفة أو نافذة السياق أو زمن الاستجابة أو جودة benchmark. يوضح الجدول أعلاه أي نموذج يفوز في كل بُعد؛ فطابق الفائز مع البُعد الأهم لعبء عملك.
كيف تُحتسب فاتورة qwen/qwen3-max-preview وQwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct على OrcaRouter؟
يُحتسب كلاهما بسعر المزوّد الأصلي ودون أي هامش على الـ token — تدفع السعر ذاته لكل token كما لو دفعته للمزوّد مباشرة، عبر مفتاح API واحد ونقطة نهاية واحدة من OrcaRouter.
هل يمكنني استدعاء كلٍّ من qwen/qwen3-max-preview وQwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct بالشيفرة نفسها؟
نعم. كلاهما متاح عبر API المتوافقة مع OpenAI الخاصة بـ OrcaRouter، فتغيّر اسم النموذج فقط للتوجيه بينهما — دون تبديل SDK ودون بيانات اعتماد منفصلة.

معرفة المزيد