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Kimi K2.7 Code vs Qwen3.7 Max

Kimi K2.7 Code और Qwen3.7 Max साथ-साथ: विशेषताएं, क्षमताएं, पैरामीटर और EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव कीमतें।

Moonshot AI Alibaba Cloud पाठ निर्माण
Kimi K2.7 Code आज़माएं Qwen3.7 Max आज़माएं कीमत देखें

Kimi K2.7 Code vs Qwen3.7 Max एक नज़र में

Moonshot AI का Kimi K2.7 Code और Alibaba Cloud का Qwen3.7 Max दोनों पाठ निर्माण श्रेणी में आते हैं और EmpirioLabs API के ज़रिए उपलब्ध हैं।

मुख्य अंतर

  • Kimi K2.7 Code नई रिलीज़ है (16 जून 2026); Qwen3.7 Max 21 मई 2026 को रिलीज़ हुआ था।
  • Qwen3.7 Max की कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है: 983.6K टोकन, जबकि Kimi K2.7 Code की 256K।
  • हर जवाब में Kimi K2.7 Code अधिकतम 1,31,072 आउटपुट टोकन लौटाता है, Qwen3.7 Max अधिकतम 65,536।
  • सिर्फ Kimi K2.7 Code द्वारा स्वीकार किए जाने वाले इनपुट प्रकार: इमेज, वीडियो।
  • सिर्फ Kimi K2.7 Code के लिए बताई गई क्षमताएं: multimodal।
  • सिर्फ Qwen3.7 Max के लिए बताई गई क्षमताएं: code interpreter।
  • इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए Kimi K2.7 Code की दर कम है।

Kimi K2.7 Code vs Qwen3.7 Max: विशेषताएं

स्पेकKimi K2.7 CodeQwen3.7 Max
मॉडल IDkimi-k2-7-codeqwen3-7-max
निर्माताMoonshot AIAlibaba Cloud
रिलीज16 जून 202621 मई 2026
कॉन्टेक्स्ट विंडो256K टोकन983.6K टोकन
अधिकतम आउटपुट1,31,072 टोकन65,536 टोकन
इनपुट
टेक्स्ट इमेज वीडियो
टेक्स्ट
आउटपुट
टेक्स्ट
टेक्स्ट
संरचित आउटपुटJSON SchemaJSON Schema
रीजनInternationalSingapore
एंडपॉइंट
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k2-7-code:generateContent
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/qwen3-7-max:generateContent
क्षमताएं
reasoning function calling multimodal agentic coding web search
reasoning web search code interpreter function calling agentic coding

Kimi K2.7 Code vs Qwen3.7 Max: API की कीमतें

दोनों मॉडलों के लिए EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव दरें। हर दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।

Qwen3.7 Maxqwen3-7-max
प्रकार
स्पेक
दर
इनपुट
प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन
$2.50
आउटपुट
प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन
$7.50
वेब खोज
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.02
वेब चिमटा
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.02
कोड दुभाषिया
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.02
पूरे कीमत पेज पर तुलना करें

Kimi K2.7 Code vs Qwen3.7 Max: API के पैरामीटर

EmpirioLabs पर हर मॉडल के लिए सूचीबद्ध रिक्वेस्ट पैरामीटर, और जहां लागू हो वहां मान्य मान या सीमा। डैश उस पैरामीटर को दिखाता है जो मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं है।

पैरामीटरKimi K2.7 CodeQwen3.7 Max
max_tokens1 से 262144 डिफॉल्ट: 327681 से 131072
stopstringstring
tool_web_searchboolean डिफॉल्ट: falseboolean डिफॉल्ट: false
max_tool_calls1 से 20 डिफॉल्ट: 5-
response_formatenumenum
temperature-0 से 1.99 डिफॉल्ट: 0.7
top_p-0 से 1 डिफॉल्ट: 0.9
enable_thinking-boolean डिफॉल्ट: true
reasoning_effort-none, low, medium, high, max
thinking_budget-1 से 262144
preserve_thinking-boolean डिफॉल्ट: false
seed-0 से 2147483647
top_k-1 से 100
presence_penalty--2 से 2
repetition_penalty-0.1 से 2
n-1 से 4 डिफॉल्ट: 1
Kimi K2.7 Code API का पूरा संदर्भ Qwen3.7 Max API का पूरा संदर्भ

Kimi K2.7 Code vs Qwen3.7 Max: सीमाएं और नोट्स

Kimi K2.7 Code

256K संदर्भ, फ़ंक्शन कॉलिंग, JSON मोड संरचित आउटपुट और $0.015 प्रति आह्वान कॉल पर अंतर्निहित वेब खोज के साथ टेक्स्ट, छवि और वीडियो इनपुट का समर्थन करता है। सोच हमेशा चालू रहती है और इसे अक्षम नहीं किया जा सकता है; रीजनिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है। तापमान और अन्य सैंपलिंग ओवरराइड को नजरअंदाज कर दिया जाता है क्योंकि मॉडल सेवा फिक्स्ड सैंपलिंग सेटिंग्स का उपयोग करती है। एपीआई के माध्यम से कॉल करने वाले मल्टी-स्टेप फ़ंक्शन को सहायक संदेश को उसके reasoning_content फ़ील्ड के साथ फिर से चलाना चाहिए।

Qwen3.7 Max

केवल पाठ इनपुट। वेब खोज, वेब एक्सट्रैक्टर और कोड दुभाषिया वैकल्पिक अंतर्निहित उपकरण हैं जो tool_* मापदंडों के माध्यम से उजागर होते हैं। प्रत्येक अंतर्निहित टूल कॉल को लागू करने पर $0.02 जोड़ता है। थिंकिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है।

Kimi K2.7 Code और Qwen3.7 Max को कैसे कॉल करें

Kimi K2.7 Code OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id kimi-k2-7-code उपयोग करें। दोनों मॉडल एक ही एंडपॉइंट से कॉल किए जाते हैं। model को kimi-k2-7-code या qwen3-7-max पर सेट करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।

cURL
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2-7-code",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'

Kimi K2.7 Code vs Qwen3.7 Max: परीक्षण और गाइड

prompt परीक्षण और तुलना रन जिनमें दोनों मॉडल शामिल हैं।

चार तरह से कोडिंग परीक्षण: Kimi K2.7 कोड, DeepSeek V4 Pro, Qwen3.7 Max, और GLM 5.2 प्रत्येक एक एकल HTML फ़ाइल से एक स्व-खेल ब्रेकआउट गेम प्रस्तुत करता है।गाइड Kimi बनाम DeepSeek बनाम Qwen बनाम GLM: AI कोडिंग मॉडल की तुलना Kimi K2.7 कोड बनाम DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.7 Max vs GLM 5.2, वही तीन संकेत, प्रत्येक में एक शॉट। सभी चार को लाइन काउंट...

Kimi K2.7 Code vs Qwen3.7 Max: आम सवाल

Kimi K2.7 Code और Qwen3.7 Max में क्या अंतर है?

Kimi K2.7 Code नई रिलीज़ है (16 जून 2026); Qwen3.7 Max 21 मई 2026 को रिलीज़ हुआ था। Qwen3.7 Max की कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है: 983.6K टोकन, जबकि Kimi K2.7 Code की 256K। हर जवाब में Kimi K2.7 Code अधिकतम 1,31,072 आउटपुट टोकन लौटाता है, Qwen3.7 Max अधिकतम 65,536। इस पेज की विशेषताएं, दर तालिकाएं और पैरामीटर EmpirioLabs के लाइव कैटलॉग से आते हैं।

Kimi K2.7 Code और Qwen3.7 Max में से नया कौन सा है?

Kimi K2.7 Code नई रिलीज़ है (16 जून 2026); Qwen3.7 Max 21 मई 2026 को रिलीज़ हुआ था।

Kimi K2.7 Code और Qwen3.7 Max में से किसकी दर कम है?

इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए Kimi K2.7 Code की दर कम है। दोनों लाइव दर तालिकाएं इस पेज पर हैं और हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती हैं।

क्या मैं अपना इंटीग्रेशन दोबारा बनाए बिना Kimi K2.7 Code और Qwen3.7 Max के बीच बदल सकता हूं?

हां। दोनों मॉडल एक ही EmpirioLabs API key के साथ POST /v1/chat/completions इस्तेमाल करते हैं, इसलिए ज़्यादातर इंटीग्रेशन सिर्फ model मान बदलकर स्विच हो जाते हैं। अगर आप किसी मॉडल-विशेष पैरामीटर पर निर्भर हैं तो पहले इस पेज की पैरामीटर तालिका देखें।

क्या मैं इंटीग्रेट करने से पहले ब्राउज़र में Kimi K2.7 Code और Qwen3.7 Max आज़मा सकता हूं?

हां। हर मॉडल को EmpirioLabs playground में खोलें और API के पैरामीटरों के साथ दोनों पर एक ही prompt चलाएं।

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