Qwen3.7 Flash vs Qwen3.6 Flash

Qwen3.7 Flash und Qwen3.6 Flash im direkten Vergleich: Spezifikationen, Fähigkeiten, Parameter und Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog.

Alibaba Cloud Textgenerierung

Qwen3.7 Flash vs Qwen3.6 Flash auf einen Blick

Qwen3.7 Flash und Qwen3.6 Flash sind beide Modelle von Alibaba Cloud in der Kategorie Textgenerierung und über die EmpirioLabs API verfügbar.

Wichtigste Unterschiede

  • Qwen3.7 Flash ist die neuere Veröffentlichung (15. Juli 2026); Qwen3.6 Flash erschien am 16. Apr. 2026.
  • Beide Modelle haben ein Kontextfenster von 983.6K Token.
  • Nur für Qwen3.7 Flash angegebene Fähigkeiten: code interpreter, prefix continuation, cache.

Qwen3.7 Flash vs Qwen3.6 Flash: Spezifikationen

SpezifikationQwen3.7 FlashQwen3.6 Flash
Modell-IDqwen3-7-flashqwen3-6-flash
AutorAlibaba CloudAlibaba Cloud
Veröffentlicht15. Juli 202616. Apr. 2026
Kontextfenster983.6K Token983.6K Token
Max. Ausgabe65.536 Token65.536 Token
Eingabe
Text Bild Video
Text Bild Video
Ausgabe
Text
Text
Strukturierte AusgabeJSON SchemaJSON-Modus
RegionSingaporeSingapore
Endpoints
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/qwen3-7-flash:generateContent
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/qwen3-6-flash:generateContent
Fähigkeiten
reasoning vision video web search code interpreter function calling prefix continuation cache agentic coding
reasoning vision video web search function calling agentic coding

Qwen3.7 Flash vs Qwen3.6 Flash: API-Preise

Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog für beide Modelle. Jede Preistabelle entspricht immer dem, was die API berechnet.

Typ
Spezifikation
Preis
Eingabe
pro 1M Prompt-Token
<=32K $0.03 32K-256K $0.10 256K-1M $0.20
Ausgabe
pro 1 Million generierter Token
<=32K $0.13 32K-256K $0.40 256K-1M $0.80
Implizite Cache-Leseart
pro 1M zwischengespeicherten Eingabetoken
<=32K $0.006 32K-256K $0.02 256K-1M $0.04
Web-Suche
pro Aufruf beim Aufruf
$0.03
Text-zu-Bild-Suche
pro Aufruf beim Aufruf
$0.03
Bild-zu-Bild-Suche
pro Aufruf beim Aufruf
$0.03
Netzextraktor
pro Aufruf beim Aufruf
$0.00
Code-Interpreter
pro Aufruf beim Aufruf
$0.00
Auf der vollständigen Preisseite vergleichen

Qwen3.7 Flash vs Qwen3.6 Flash: API-Parameter

Anfrageparameter, die jedes Modell auf EmpirioLabs angibt, mit den zulässigen Werten oder dem Bereich, wo einer gilt. Ein Strich markiert einen Parameter, den das Modell nicht angibt.

ParameterQwen3.7 FlashQwen3.6 Flash
temperature0 bis 1.99 Standard: 0.70 bis 1.99 Standard: 0.7
top_p0 bis 1 Standard: 0.90 bis 1 Standard: 0.9
max_tokens1 bis 655361 bis 65536
stopstringstring
enable_thinkingboolean Standard: trueboolean Standard: true
reasoning_effortnone, low, medium, high, maxnone, low, medium, high, max Standard: medium
thinking_budget1 bis 1310721 bis 64000 Standard: 32768
preserve_thinkingboolean Standard: falseboolean Standard: false
seed0 bis 21474836470 bis 2147483647
top_k1 bis 1001 bis 100
presence_penalty-2 bis 2-2 bis 2
repetition_penalty0.1 bis 20.1 bis 2
n1 bis 4 Standard: 11 bis 4 Standard: 1
logprobsboolean Standard: falseboolean Standard: false
top_logprobs0 bis 5 Standard: 00 bis 5 Standard: 0
vl_high_resolution_imagesboolean Standard: trueboolean

Qwen3.7 Flash vs Qwen3.6 Flash: Limits und Hinweise

Qwen3.7 Flash

Die Token-Preisgestaltung ist nach Promptgröße eingestuft und steigt über 32K und erneut über 256K Eingabetoken. Zwischengespeicherte Prompt-Tokens werden zum impliziten Cache-Satz für die entsprechende Stufe berechnet. Websuche, Text-zu-Bild-Suche und Bild-zu-Bild-Suche werden nur beim Aufruf abgerechnet.

Text-zu-Bild-Suche und Bild-zu-Bild-Suche verwenden die Preiszeile für Bildersuche. Denk-Token werden als Ausgabe-Token abgerechnet.

Qwen3.6 Flash

Unterstützt Text-, Bild- und Videoeingaben. Die Websuche ist über tool_web_search verfügbar und fügt $0.02 pro Anfrage hinzu, wenn sie aktiviert ist. Thinking-Tokens werden als Ausgabe-Tokens bestellt. Explizite Cache-Kontrollen werden nicht unterstützt.

So rufst du Qwen3.7 Flash und Qwen3.6 Flash auf

Qwen3.7 Flash bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Richte ein beliebiges OpenAI SDK mit deinem EmpirioLabs API-Schlüssel auf https://api.empiriolabs.ai/v1 und verwende die Modell-ID qwen3-7-flash. Beide Modelle werden über denselben Endpunkt aufgerufen. Setze model auf qwen3-7-flash oder qwen3-6-flash. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.

cURL
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-7-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'

Qwen3.7 Flash vs Qwen3.6 Flash: häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Qwen3.7 Flash und Qwen3.6 Flash?

Qwen3.7 Flash ist die neuere Veröffentlichung (15. Juli 2026); Qwen3.6 Flash erschien am 16. Apr. 2026. Beide Modelle haben ein Kontextfenster von 983.6K Token. Nur für Qwen3.7 Flash angegebene Fähigkeiten: code interpreter, prefix continuation, cache. Die Spezifikationen, Preistabellen und Parameter auf dieser Seite stammen aus dem Live-Katalog von EmpirioLabs.

Welches Modell ist neuer, Qwen3.7 Flash oder Qwen3.6 Flash?

Qwen3.7 Flash ist die neuere Veröffentlichung (15. Juli 2026); Qwen3.6 Flash erschien am 16. Apr. 2026.

Welches Modell hat den niedrigeren Preis, Qwen3.7 Flash oder Qwen3.6 Flash?

Die beiden Modelle werden nach unterschiedlichen Einheiten oder Stufen abgerechnet. Vergleiche daher die Live-Preistabellen auf dieser Seite. Sie entsprechen immer dem, was die API berechnet.

Kann ich zwischen Qwen3.7 Flash und Qwen3.6 Flash wechseln, ohne meine Integration umzubauen?

Ja. Beide Modelle nutzen POST /v1/chat/completions mit demselben EmpirioLabs API-Schlüssel, die meisten Integrationen wechseln also durch Ändern des model Werts. Prüfe zuerst die Parametertabelle auf dieser Seite, wenn du dich auf einen modellspezifischen Parameter verlässt.

Kann ich Qwen3.7 Flash und Qwen3.6 Flash im Browser testen, bevor ich integriere?

Ja. Öffne jedes Modell im EmpirioLabs Playground und führe denselben Prompt auf beiden aus, mit den Parametern, die die API bereitstellt.

Bereit, bessere Endpunkte zu nutzen?

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