Qwen3.8 27B vs MiniMax M3

Qwen3.8 27B vs MiniMax M3 एक नज़र में

Alibaba Cloud का Qwen3.8 27B और MiniMax का MiniMax M3 दोनों पाठ निर्माण श्रेणी में आते हैं और EmpirioLabs API के ज़रिए उपलब्ध हैं।

मुख्य अंतर

• Qwen3.8 27B नई रिलीज़ है (14 अग॰ 2026); MiniMax M3 1 जून 2026 को रिलीज़ हुआ था।
• MiniMax M3 की कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है: 1M टोकन, जबकि Qwen3.8 27B की 256K।
• हर जवाब में MiniMax M3 अधिकतम 5,24,288 आउटपुट टोकन लौटाता है, Qwen3.8 27B अधिकतम 32,768।
• सिर्फ Qwen3.8 27B के लिए बताई गई क्षमताएं: multimodal, json mode, logprobs।
• सिर्फ MiniMax M3 के लिए बताई गई क्षमताएं: web search, long context।

Qwen3.8 27B vs MiniMax M3: विशेषताएं

Qwen3.8 27B vs MiniMax M3: API की कीमतें

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

Qwen3.8 27B vs MiniMax M3: 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।

Qwen3.8 27B vs MiniMax M3: सीमाएं और नोट्स

Qwen3.8 27B

डिफ़ॉल्ट रूप से टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट, स्ट्रीमिंग, फंक्शन टूल, स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट, सीड कंट्रोल और थिंकिंग मोड का समर्थन करता है। सीधे उत्तरों के लिए reasoning_effort (xhigh, मध्यम, निम्न) या enable_thinking=false का उपयोग करें। स्वचालित कैश रीड्स को कैश्ड-इनपुट दर पर बिल किया जाता है जब मॉडल सेवा द्वारा रिपोर्ट किया जाता है। स्पष्ट कैश नियंत्रण समर्थित नहीं हैं. ओपन-वेट संदर्भ 256K है; होस्ट किए गए 1M संदर्भ और आधिकारिक अंतर्निहित उपकरण शामिल नहीं हैं।

MiniMax M3

टेक्स्ट आउटपुट के साथ टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट। सोच डिफ़ॉल्ट रूप से अनुकूली है और इसे अक्षम किया जा सकता है। मूल्य निर्धारण कैश हिट सहित इनपुट टोकन पर आधारित है: <=512K रियायती मानक स्तर का उपयोग करता है, जबकि >512K उच्च-संदर्भ स्तर का उपयोग करता है। 1M इनपुट टोकन तक का समर्थन करता है। मॉडल को वेब पर खोज करने देने के लिए tool_web_search को सही पर सेट करें; प्रत्येक निष्पादित खोज को बिल किया जाता है, और एक अनुरोध कई खोजें चला सकता है। वेब खोज का उपयोग करने वाले उत्तर स्रोत सूची के साथ समाप्त होते हैं जब तक कि disable_formatting सत्य न हो। response_format के माध्यम से संरचित आउटपुट समर्थित नहीं है; इसके बजाय प्रॉम्प्ट में JSON के लिए पूछें।

Qwen3.8 27B और MiniMax M3 को कैसे कॉल करें

Qwen3.8 27B 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 qwen3-8-27b उपयोग करें। दोनों मॉडल एक ही एंडपॉइंट से कॉल किए जाते हैं। model को qwen3-8-27b या minimax-m3 पर सेट करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।

curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-8-27b",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'

Qwen3.8 27B vs MiniMax M3: आम सवाल

Qwen3.8 27B और MiniMax M3 में क्या अंतर है?

Qwen3.8 27B नई रिलीज़ है (14 अग॰ 2026); MiniMax M3 1 जून 2026 को रिलीज़ हुआ था। MiniMax M3 की कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है: 1M टोकन, जबकि Qwen3.8 27B की 256K। हर जवाब में MiniMax M3 अधिकतम 5,24,288 आउटपुट टोकन लौटाता है, Qwen3.8 27B अधिकतम 32,768। इस पेज की विशेषताएं, दर तालिकाएं और पैरामीटर EmpirioLabs के लाइव कैटलॉग से आते हैं।

Qwen3.8 27B और MiniMax M3 में से नया कौन सा है?

Qwen3.8 27B नई रिलीज़ है (14 अग॰ 2026); MiniMax M3 1 जून 2026 को रिलीज़ हुआ था।

Qwen3.8 27B और MiniMax M3 में से किसकी दर कम है?

दोनों मॉडलों की कीमत अलग इकाइयों या स्तरों पर तय होती है, इसलिए इस पेज की लाइव दर तालिकाओं की तुलना करें। वे हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती हैं।

क्या मैं अपना इंटीग्रेशन दोबारा बनाए बिना Qwen3.8 27B और MiniMax M3 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 Qwen3.8 27B और MiniMax M3 आज़मा सकता हूं?

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