Qwen4-Max vs Gemini 4 Argon: de ene kolom is leeg, en de andere kost $9,95 per taak

Een confrontatie tussen Qwen4-Max en Gemini 4 Argon lijkt op een prijslijst een coin flip: geen van de leveranciers verkoopt je vandaag tokens voor een van de modellen tegen een gepubliceerd tarief per token, en beide komen met een groot contextvenster en een voorbehoud in de vorm van een preview. Het houdt op een coin flip te lijken zodra je ze probeert te draaien. Gemini 4 Argon heeft een identifier, een endpoint en een gemeten prijs waarvoor je facturen kunt krijgen. Qwen4-Max heeft een abonnement, een basis-URL die alleen in Singapore werkt en een uitfaserdatum van vijftien dagen na de lancering. Een van deze is een model dat je deze middag in een request kunt zetten; de andere is een model dat je deze middag in een request kunt zetten en volgende maand niet. Die asymmetrie — niet een benchmarkdelta — is de beslissing waar deze pagina over gaat, want een benchmarkdelta bestaat nog niet.

Wat elk ervan eigenlijk is, gedateerd

Gemini 4 Argon is het frontiermodel van Google, aangekondigd op 30 september 2026 in een bericht van DeepMind dat aan Koray Kavukcuoglu wordt toegeschreven, en in drie fasen uitgerold, te beginnen met een genoemd cohort cyberverdedigers in het Fairwind Program. Bij de aankondiging had het geen model-ID in de Gemini API en geen endpoint; wat het wel had, was een benchmarktabel van de leverancier met negentien rijen en een evaluatiemethodologie van vijf pagina's. Sindsdien heeft het gekregen wat operationeel ertoe doet: het staat in de catalogus van OrcaRouter als google/gemini-4-argon, tegen de lijstprijs van Google van $2.00 per miljoen inputtokens en $10.00 per miljoen output, en er gaat daar inmiddels echt verkeer doorheen — 41,8 miljoen tokens in de zeven dagen tot 11 november 2026.

Qwen4-Max is de vlaggenschipvariant van de Q​wen 4-familie die A​libaba op 22 september 2026 vanaf het podium op Apsara in Hangzhou aankondigde. De preview ging op 11 november 2026 om 10:00 UTC+8 open, model-ID qwen4-max-preview, alias qwen4.0-max-preview, en wordt na 24:00 op 25 november 2026 buiten gebruik gesteld. Er is geen pay-as-you-go-toegang: de dienst wordt uitsluitend geleverd via Alibaba's Token Plan-abonnement, in de regio Singapore, op een speciale base-URL. Geen prijs per token, geen parameteraantal, geen benchmarktabel, geen gewichten.

De vergelijking heeft dus een vorm die het waard is precies te benoemen. Beide zijn previews in de gewone zin — geen van beide is een definitief, algemeen beschikbaar product. Maar de preview van Gemini 4 Argon is een uitrolfase die breder wordt, en de preview van Qwen4-Max is een venster van vijftien dagen met een genoemd einde. Preview als fase versus preview als gebeurtenis.

De lege kolom, en hoe leeg die is

Elke vergelijking van deze twee heeft uiteindelijk de rij nodig die zegt wie het slimst is, en hier is die rij:

• Benchmarks van leveranciers — Gemini 4 Argon: een tabel met negentien rijen, Googles eigen testharnas, kolommen voor concurrenten overgenomen uit door concurrenten zelf gerapporteerde cijfers. Qwen4-Max: geen.

• {{1}}Onafhankelijke score{{/1}} — {{2}}Gemini 4 Argon{{/2}}: {{3}}50{{/3}} op de {{4}}Artificial Analysis Intelligence Index{{/4}} onder de huidige {{5}}v5.0.1{{/5}}-revisie, gemeten bij hoge inspanning. {{6}}Qwen4-Max{{/6}}: niet gemeten; de ranglijst bevat geen {{7}}Qwen4{{/7}}-vermelding.

• Contextvenster — Gemini 4 Argon: 1.000.000 tokens. Qwen4-Max: 1.000.000 tokens. De enige rij waarin ze gelijk staan, en ze staan gelijk omdat beide een rond getal hebben gepubliceerd.

• Uitvoerplafond — Gemini 4 Argon: 65.536 tokens in het standaardpad, waarbij generatie met lange decodering tot 1M reikt. Qwen4-Max: 393.216 tokens gedeeld tussen het redeneren en het antwoord.

• Invoermodaliteit — Gemini 4 Argon: tekst, afbeelding, audio, video en PDF. Qwen4-Max: tekst, afbeelding en video. Geen audio, geen gedocumenteerd PDF-pad.

Prijs per miljoen tokens — Gemini 4 Argon: $2,00 in, $10,00 uit, $0,10 voor gecachte invoer. Qwen4-Max: niet gepubliceerd; afgerekend in Credits op basis van een abonnement.

• Toegang — Gemini 4 Argon: API met verbruiksmeting, nu aanroepbaar. Qwen4-Max: Token Plan-abonnement, alleen in Singapore, uitsluitend voor interactief gebruik, eindigt op 25 november.

• Onafhankelijke kosten per taak — Gemini 4 Argon: $9.95. Qwen4-Max: niet gemeten.

Zeven van de acht rijen hebben een waarde aan de rechterkant. De rij die bepaalt "welke beter is", staat leeg, en geen enkele hoeveelheid leeswerk kan daar iets aan veranderen. Dat is de eerlijke stand van zaken bij deze confrontatie op 11 november 2026, en het is meer waard om dat ronduit te zeggen dan om het te verdoezelen met een projectie.

Argon's tariefkaart en Argon's rekening zijn twee verschillende getallen.

Het nuttigste getal in de Argon-kolom is niet de indexscore. Het is $9.95 — de kosten om één Intelligence Index-taak te voltooien — naast een tariefkaart van $2.00 en $10.00. Op de indexsuite duurde een gemiddelde taak Argon 29,0 minuten en produceerde genoeg tokens dat, bij een outputtarief van $10, een gemiddelde taak ongeveer vijf keer zoveel kost als een tariefkaart suggereert dat een taak zou moeten kosten. Dat is geen prijsfout. Het is wat een reasoningmodel met hoge inspanning doet: het schrijft heel veel voordat het stopt.

In dezelfde index-run komt de mediane tijd van Argon tot het eerste antwoordtoken uit op 40,12 seconden. Afgezet tegen het zevendaagse cijfer op onze eigen modelpagina — een p50-tijd tot het eerste token van 10,00 seconden op echt OrcaRouter-verkeer — meten de twee getallen verschillende dingen, en de kloof ertussen is een goede illustratie van hoeveel van de latentie van een benchmark door het testharnas komt in plaats van door het model. Geen van beide getallen is fout; het ene citeren alsof het het andere is, is dat wel.

Voor iedereen die een migratie begroot, is de praktische interpretatie deze: een outputtarief van $10 op een model dat met hoge inspanning redeneert, is een tariefkaart, geen prognose. Als je workload lijkt op de indexsuite — lange agentische taken waarbij het model veel schrijft voordat het antwoordt — zullen de kosten per taak ruim boven wat een tokenraming zegt uitkomen. Als het op een chatproduct lijkt, gebeurt dat niet. De enige manier om te weten welke van de twee je hebt, is je eigen verkeer meten, wat een vreemde mededeling is in een vergelijking en toch geldt voor elk redeneermodel dat dit jaar is uitgebracht.

Waarom de Q​wen-kant een countdown heeft in plaats van een prijs

Alibaba's keuze om Qwen4-Max via een abonnement te leveren in plaats van via een endpoint met verbruiksmeter, zegt iets over waarvoor de preview dient. Token Plan Personal Edition is expliciet bedoeld voor interactief gebruik in coding- en agenttools en expliciet niet voor geautomatiseerde batchscripts, en het is beperkt tot één regio. Een bedrijf dat op productieverkeer voor een vlaggenschipmodel wilde concurreren, zou het niet achter een consumentenabonnement van $6 per maand met vier niveaus en een ondergrens van 20.000 credits plaatsen. Een bedrijf dat een mogelijkheid demonstreert, feedback verzamelt tijdens een freeze en zijn tariferingsopties openhoudt, zou dat wel doen.

De freeze is het deel dat teams onderschatten. Alibaba's pagina vermeldt dat er tijdens de previewperiode geen wijzigingen worden aangebracht. Wat het model op dag één verkeerd doet, doet het op dag veertien nog steeds. Dat is een verdedigbare technische beslissing en een slechte basis voor een afhankelijkheid, want het betekent dat de enige feedbackloop die je ter beschikking hebt, een schriftelijk rapport is aan een leverancier die al heeft gezegd er niet op te zullen handelen totdat de periode sluit.

Er is ook een wijziging in de tokenboekhouding die met dit model en alleen met dit model wordt ingevoerd: max_tokens begrenst nu het denken en het antwoord samen, niet alleen het antwoord. Alle eerdere Qwen-modellen behouden het oude gedrag. Een verzoek overgenomen van Qwen3.8-Max met een limiet van 4.096 tokens zal nu een deel van dat budget besteden aan redeneren met xhigh-inspanning voordat het iets schrijft, en het symptoom is een afgekapt antwoord in plaats van een fout.

Ze bellen, eerlijk gezegd

Gemini 4 Argon is één regel verwijderd van een O​penAI-compatibele client met onze sleutel, tegen het tarief van G​oogle, zonder dat er iets bovenop komt, met daarnaast een endpoint in A​nthropic-formaat en zero-data-retentie beschikbaar voor verzoeken die dat nodig hebben. Qwen4-Max staat niet in onze catalogus — we bieden het niet aan, en we doen niet alsof; de catalogus retourneert 217 modelidentificaties vandaag, en geen enkele ervan is een Q​wen 4-tier.

Die kloof is precies waar routing zijn bestaansrecht verdient in plaats van een slogan te zijn. Als je de Q​wen-preview evalueert, zet die dan achter iets dat je al vertrouwt in een fallback-keten, zodat een timeout of een afgekapt antwoord terugvalt op een werkend model in plaats van het verzoek te laten mislukken. Als je Argon op een productiepad draait, dekt hetzelfde mechanisme het andere risico: een p50-tijd tot eerste token van 10 seconden is een echte latentievloer, en een keten die failover uitvoert wanneer die wordt overschreden, kost je een configuratieregel in plaats van een incident.

Het kostenargument om beide achter één sleutel te zetten is alledaags en de moeite waard om te noemen: twee leveranciers, twee factureringssystemen en twee SDK-integraties worden één sleutel en één client. Het Credits-abonnement van de preview wordt niet verbruiksgebaseerd doordat het achter onze gateway zit — we kunnen niet doorverkopen wat Alibaba niet verkoopt — dus de eerlijke versie van de bewering is dat Argon één sleutel verwijderd is en Qwen4-Max één abonnement verwijderd is, en dat zijn verschillende hoeveelheden werk.

De beslissing, gegeven dat één kolom leeg is

Als u deze maand een frontiermodel nodig hebt met een contextvenster van een miljoen tokens en video-invoer, dan is de keuze niet tussen deze twee. Het is Gemini 4 Argon, op basis van de aanwijzingen dat het aanroepbaar is, dat het verbruik wordt gemeten, dat het 50 scoort op de huidige indexrevisie en dat het productieverkeer afhandelt — met de kanttekeningen dat de $2/$10-prijskaart een factuur bij hoge inspanning onderschat en dat de benchmarktabel van de leverancier het testharnas van G​oogle vergelijkt met persberichten van concurrenten.

Als je overweegt een middag aan de Qwen-preview te besteden, hangt het antwoord van één vraag af: omvat je workload zeer lange outputs uit zeer lange inputs? Een responsbudget van 393.216 tokens op een context van 1M is de hoogste gepubliceerde outputlimiet van alle modellen in deze vergelijking, en als dat de beperking is die je steeds raakt, is vijftien dagen genoeg tijd om erachter te komen of Qwen4-Max dat aankan. Als je workload gewone chat of code completion is, leert de preview je weinig dat Qwen3.8-Max niet ook kan leren, en doet dat in een valuta die je niet naar dollars kunt omrekenen.

Wat deze pagina zou veranderen, is een Qwen 4-modelkaart met een score erop. Zodra die er is, wordt de lege rij gevuld en wordt de vergelijking degene die lezers verwachten. Tot dan is de nuttige vergelijking een aanroepbaar model tegenover een experiment van vijftien dagen, en de enige die kan zeggen welke je nodig hebt, is degene die weet of het antwoord in december nog steeds daar moet zijn.