Qwen3.7 Max vs Sonar Deep Research comparado — preço por token, janela de contexto, multimodalidade, abertura e qual escolher. O modelo open-source pode substituir o pago? Análise completa de 2026.
Sonar Deep Research — perfil completo ›
Preços & especificações atualizados a partir de dados ao vivo · olud.ai
Preços de modelos abertos = provedor mais barato via OpenRouter; as taxas do fabricante oficial podem ser mais altas.
| Especificação | Qwen3.7 Max | Sonar Pesquisa Profunda | Vencedor |
|---|---|---|---|
| Fabricante | Alibaba | Perplexity | – |
| Tipo | Open-weight | Proprietário | |
| Janela de contexto | 1M tokens | 128K tokens | |
| Preço de entrada | $1.48/M · auto-hospedagem gratuita | $2/M | |
| Preço de saída | $4.43/M · auto-hospedagem gratuita | $8/M | |
| Visão / multimodal | Não | Não | – |
| Chamada de ferramenta / função | Sim | Não | |
| Auto-hospedável | Sim | Não (somente API) | |
| Licença | Apache 2.0 | Proprietário |
Qwen3.7 Max é ~1.8× mais barato que Sonar Deep Research em tokens de saída ($4.43 vs $8 por M tokens).
| Capacidade | Qwen3.7 Max | Sonar Pesquisa Profunda |
|---|---|---|
| Open weights (baixáveis) | ✓ | ✗ |
| Auto-hospedável | ✓ | ✗ |
| Funciona totalmente offline | ✓ | ✗ |
| Visão / multimodal | ✗ | ✗ |
| Chamada de ferramenta / função | ✓ | ✗ |
| Janela de contexto de 1M+ | ✓ | ✗ |
Pontuações de benchmark independentes medidas pela Artificial Analysis. Quanto maior, melhor (exceto latência).
Dados de benchmark por Artificial Analysis.
| Critério | Qwen3.7 Max | Sonar Pesquisa Profunda |
|---|---|---|
| Custo-eficiência | 4.0 | 3.5 |
| Janela de contexto | 5.0 | 3.5 |
| Abertura | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hospedagem | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalidade | 3.5 | 2.0 |
As pontuações vêm de dados ao vivo — preço de saída (custo), comprimento do contexto, pesos abertos vs fechados (abertura & auto-hospedagem) e suporte a visão/ferramenta (multimodalidade). A qualidade bruta da tarefa não é pontuada aqui; depende do seu benchmark — veja o veredicto.
Qwen3.7-Max é o modelo principal da série Qwen3.7 da Alibaba. Ele suporta entrada e saída de texto e é projetado para cargas de trabalho centradas em agentes, com pontos fortes particulares em codificação, tarefas de escritório e produtividade,...
Sonar Deep Research é um modelo focado em pesquisa projetado para recuperação, síntese e raciocínio em tópicos complexos. Ele pesquisa, lê e avalia fontes de forma autônoma, refinando sua abordagem à medida que coleta...
Essas variantes são rastreadas, mas não comparadas aqui — uma página por família mantém a comparação legível.
Qwen3.7 Max é open-weight e competitivo em muitas tarefas, mas Sonar Deep Research pode ainda liderar nos trabalhos mais difíceis de raciocínio e agentes. A diferença continua diminuindo — faça benchmark de ambos em seu caso de uso real antes de decidir.
Sim. Qwen3.7 Max tem open weights, então você pode self-host em suas próprias GPUs ou executá-lo via uma API de baixo custo. Sonar Deep Research é apenas API e não pode ser self-hosted.
Qwen3.7 Max custa $4.43/M por saída vs $8/M para Sonar Deep Research — aproximadamente 2x mais barato via API, e grátis se você self-host.
Escolha Qwen3.7 Max se você quiser self-host, manter seus dados privados e evitar taxas por token — é open-weight e roda em seu próprio hardware. Escolha Sonar Deep Research se você quiser capacidade de ponta através de uma API gerenciada sem infraestrutura para rodar.
Navegue pela tabela completa de modelos de código aberto, milhares de ferramentas e benchmarks ao vivo — tudo em um só lugar.
Abra a classificação →