

Qwen3.7 Max y DeepSeek V4 Pro lado a lado: especificaciones, capacidades, parámetros y precios en vivo del catálogo de EmpirioLabs.
Qwen3.7 Max de Alibaba Cloud y DeepSeek V4 Pro de DeepSeek pertenecen a la categoría Generacion de texto y están disponibles a través de la API de EmpirioLabs.
| Especificación | Qwen3.7 Max | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| ID del modelo | qwen3-7-max | deepseek-v4-pro |
| Autor | Alibaba Cloud | DeepSeek |
| Lanzado | 21 may 2026 | 24 abr 2026 |
| Ventana de contexto | 983.6K tokens | 1M tokens |
| Salida máxima | 65.536 tokens | 393.216 tokens |
| Entrada | Texto | Texto |
| Salida | Texto | Texto |
| Salida estructurada | JSON Schema | JSON Schema |
| Región | Singapore | Germany |
| Endpoints | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/qwen3-7-max:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-pro:generateContent |
| Capacidades |
Tarifas en vivo del catálogo de EmpirioLabs para ambos modelos. Cada tabla de tarifas siempre coincide con lo que cobra la API.
Parámetros de solicitud que cada modelo indica en EmpirioLabs, con los valores permitidos o el rango cuando corresponde. Un guion marca un parámetro que el modelo no indica.
| Parámetro | Qwen3.7 Max | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| temperature | 0 a 1.99 Predeterminado: 0.7 | 0 a 2 Predeterminado: 0.7 |
| top_p | 0 a 1 Predeterminado: 0.9 | 0 a 1 Predeterminado: 0.9 |
| max_tokens | 1 a 131072 | 1 a 393216 |
| stop | string | string |
| enable_thinking | boolean Predeterminado: true | boolean Predeterminado: true |
| reasoning_effort | none, low, medium, high, max | none, low, medium, high, max Predeterminado: medium |
| thinking_budget | 1 a 262144 | 1 a 393216 Predeterminado: 32768 |
| preserve_thinking | boolean Predeterminado: false | - |
| seed | 0 a 2147483647 | - |
| top_k | 1 a 100 | - |
| presence_penalty | -2 a 2 | - |
| repetition_penalty | 0.1 a 2 | - |
| n | 1 a 4 Predeterminado: 1 | - |
| logprobs | boolean Predeterminado: false | - |
| top_logprobs | 0 a 5 Predeterminado: 0 | - |
| tool_web_search | boolean Predeterminado: false | - |
Solo entrada de texto. Búsqueda web, extractor web e intérprete de código son herramientas integradas opcionales expuestas a tool_* parámetros. Cada llamada de herramienta incorporada añade $0.02 cuando se invoca. Los tokens de pensamiento se presentan como tokens de salida.
Qwen3.7 Max sirve la API de Chat Completions compatible con OpenAI. Apunta cualquier SDK de OpenAI a https://api.empiriolabs.ai/v1 con tu clave de API de EmpirioLabs y usa el id de modelo qwen3-7-max. Ambos modelos se llaman a través del mismo endpoint. Establece model en qwen3-7-max o deepseek-v4-pro. Consigue una clave de API en el panel de EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-7-max",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Pruebas de prompts y comparativas que cubren ambos modelos.
Qwen3.7 Max es el lanzamiento más reciente (21 may 2026); DeepSeek V4 Pro se lanzó el 24 abr 2026. DeepSeek V4 Pro tiene la ventana de contexto más grande: 1M tokens, frente a 983.6K de Qwen3.7 Max. DeepSeek V4 Pro devuelve hasta 393.216 tokens de salida por respuesta; Qwen3.7 Max, hasta 65.536. Las especificaciones, las tablas de tarifas y los parámetros de esta página provienen del catálogo en vivo de EmpirioLabs.
Qwen3.7 Max es el lanzamiento más reciente (21 may 2026); DeepSeek V4 Pro se lanzó el 24 abr 2026.
DeepSeek V4 Pro tiene la tarifa más baja para Entrada (por 1M de tokens de prompt) y Salida (por 1M de tokens generados). Las dos tablas de tarifas en vivo están en esta página y siempre coinciden con lo que cobra la API.
Sí. Ambos modelos usan POST /v1/chat/completions con la misma clave de API de EmpirioLabs, así que la mayoría de las integraciones cambian con solo modificar el valor model. Revisa antes la tabla de parámetros de esta página si dependes de un parámetro específico de un modelo.
Sí. Abre cada modelo en el playground de EmpirioLabs y ejecuta el mismo prompt en ambos, con los parámetros que expone la API.
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