Qwen3.8 Max vs Kimi K3

Qwen3.8 Max और Kimi K3 साथ-साथ: विशेषताएं, क्षमताएं, पैरामीटर और EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव कीमतें।

Alibaba Cloud Moonshot AI पाठ निर्माण

Qwen3.8 Max vs Kimi K3 एक नज़र में

Alibaba Cloud का Qwen3.8 Max और Moonshot AI का Kimi K3 दोनों पाठ निर्माण श्रेणी में आते हैं और EmpirioLabs API के ज़रिए उपलब्ध हैं।

मुख्य अंतर

  • Qwen3.8 Max नई रिलीज़ है (3 अग॰ 2026); Kimi K3 15 जुल॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था।
  • Kimi K3 की कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है: 1M टोकन, जबकि Qwen3.8 Max की 983.6K।
  • सिर्फ Qwen3.8 Max के लिए बताई गई क्षमताएं: vision, code interpreter, structured output।
  • इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए Qwen3.8 Max की दर कम है।

Qwen3.8 Max vs Kimi K3: विशेषताएं

स्पेकQwen3.8 MaxKimi K3
मॉडल IDqwen3-8-maxkimi-k3
निर्माताAlibaba CloudMoonshot AI
रिलीज3 अग॰ 202615 जुल॰ 2026
कॉन्टेक्स्ट विंडो983.6K टोकन1M टोकन
अधिकतम आउटपुट1,31,072 टोकन1,31,072 टोकन
इनपुट
टेक्स्ट इमेज वीडियो
टेक्स्ट इमेज वीडियो
आउटपुट
टेक्स्ट
टेक्स्ट
संरचित आउटपुटJSON SchemaJSON Schema
रीजनSingaporeInternational
एंडपॉइंट
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/qwen3-8-max:generateContent
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k3:generateContent
क्षमताएं
reasoning vision multimodal web search code interpreter function calling structured output agentic coding
reasoning function calling multimodal agentic coding web search

Qwen3.8 Max vs Kimi K3: API की कीमतें

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

प्रकार
स्पेक
दर
इनपुट
प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन
$2.00
आउटपुट
प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन
$6.00
वेब खोज
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.02
टेक्स्ट-टू-इमेज खोज
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.02
छवि-से-छवि खोज
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.02
वेब चिमटा
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.00
कोड दुभाषिया
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.00
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Qwen3.8 Max vs Kimi K3: 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।

पैरामीटरQwen3.8 MaxKimi K3
temperature0 से 1.99 डिफॉल्ट: 0.7-
top_p0 से 1 डिफॉल्ट: 0.9-
max_tokens1 से 1310721 से 1048576 डिफॉल्ट: 131072
stopstringstring
enable_thinkingboolean डिफॉल्ट: true-
reasoning_effortnone, low, medium, high, maxlow, high, max डिफॉल्ट: max
thinking_budget1 से 262144-
preserve_thinkingboolean डिफॉल्ट: true-
seed0 से 2147483647-
top_k1 से 100-
presence_penalty-2 से 2-
repetition_penalty0.1 से 2-
n1 से 4 डिफॉल्ट: 1-
logprobsboolean डिफॉल्ट: false-
top_logprobs0 से 5 डिफॉल्ट: 0-
vl_high_resolution_imagesboolean डिफॉल्ट: true-

Qwen3.8 Max vs Kimi K3: सीमाएं और नोट्स

Qwen3.8 Max

पाठ, छवि और वीडियो इनपुट समर्थित हैं। वेब खोज, वेब चिमटा, कोड दुभाषिया, text-to-image खोज, और image-to-image खोज वैकल्पिक अंतर्निहित उपकरण हैं जो tool_* मापदंडों के माध्यम से उजागर होते हैं। वेब खोज, text-to-image खोज, और image-to-image खोज प्रत्येक आह्वान कॉल के लिए $0.02 जोड़ती है; वेब एक्सट्रैक्टर और कोड दुभाषिया बिना किसी अतिरिक्त लागत के चलते हैं। वेब एक्सट्रैक्टर के लिए वेब खोज की आवश्यकता होती है, और वेब एक्सट्रैक्टर और कोड दुभाषिया दोनों को सोचने की आवश्यकता होती है। एक एकल अनुरोध एक उपकरण को एक से अधिक बार लागू कर सकता है, और प्रत्येक आह्वान कॉल का बिल भेजा जाता है। थिंकिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है। qwen3-8-max आईडी हमेशा वर्तमान Qwen3.8 मैक्स बिल्ड की सेवा करती है और अलीबाबा के स्नैपशॉट अपग्रेड के साथ चलती है; 5 सितंबर, 2026 से यह qwen3-8-max-0902 स्नैपशॉट पेश करता है। qwen3-8-max-0902 का उपयोग तब करें जब आउटपुट उस सटीक स्नैपशॉट पर पिन रहना चाहिए।

Kimi K3

1M टोकन संदर्भ, फ़ंक्शन कॉलिंग, JSON स्कीमा 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; रीजनिंग डेप्थ reasoning_effort कंट्रोल (अधिकतम की सिफारिश की जाती है) के साथ ट्यून करने योग्य है और रीजनिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है। तापमान और अन्य नमूना सेटिंग्स मॉडल सेवा द्वारा तय की जाती हैं। एपीआई के माध्यम से कॉल करने वाले मल्टी-स्टेप फ़ंक्शन को सहायक संदेश को उसके reasoning_content फ़ील्ड के साथ फिर से चलाना चाहिए।

Qwen3.8 Max और Kimi K3 को कैसे कॉल करें

Qwen3.8 Max 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-max उपयोग करें। दोनों मॉडल एक ही एंडपॉइंट से कॉल किए जाते हैं। model को qwen3-8-max या kimi-k3 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": "qwen3-8-max",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'

Qwen3.8 Max vs Kimi K3: परीक्षण और गाइड

prompt परीक्षण और तुलना रन जिनमें दोनों मॉडल शामिल हैं।

Qwen3.8 Max vs Kimi K3: आम सवाल

Qwen3.8 Max और Kimi K3 में क्या अंतर है?

Qwen3.8 Max नई रिलीज़ है (3 अग॰ 2026); Kimi K3 15 जुल॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था। Kimi K3 की कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है: 1M टोकन, जबकि Qwen3.8 Max की 983.6K। सिर्फ Qwen3.8 Max के लिए बताई गई क्षमताएं: vision, code interpreter, structured output। इस पेज की विशेषताएं, दर तालिकाएं और पैरामीटर EmpirioLabs के लाइव कैटलॉग से आते हैं।

Qwen3.8 Max और Kimi K3 में से नया कौन सा है?

Qwen3.8 Max नई रिलीज़ है (3 अग॰ 2026); Kimi K3 15 जुल॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था।

Qwen3.8 Max और Kimi K3 में से किसकी दर कम है?

इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए Qwen3.8 Max 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 Qwen3.8 Max और Kimi K3 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 Max और Kimi K3 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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