codestral-2508 vs glm-4.6v

codestral-2508 и glm-4.6v: ключевые отличия

codestral-2508 и glm-4.6v — модели от разных провайдеров (MISTRALAI и Z-AI), каждая со своими сильными сторонами. По стоимости модели практически идентичны. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — codestral-2508 принимает до 256 000 токенов.

codestral-2508 — codestral-2508 от MISTRALAI — с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов.

glm-4.6v — glm-4.6v от Z-AI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у codestral-2508: Min P, Reasoning, Rep. Penalty, Top K.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 10 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость codestral-2508 и glm-4.6v в рублях

Цены на ввод и вывод у обеих моделей совпадают. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: Обе модели стоят одинаково по сумме входных и выходных токенов.

Контекст codestral-2508 vs glm-4.6v

codestral-2508 принимает до 256 000 токенов — это в 2.0x больше, чем 131 072 у glm-4.6v. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

glm-4.6v может генерировать до 131 072 токенов за запрос.

Модальности codestral-2508 и glm-4.6v

glm-4.6v — мультимодальная модель, принимающая изображения, текст, видео. codestral-2508 работает только с текстом.

glm-4.6v может анализировать изображения (vision), тогда как codestral-2508 работает только с текстом.

Возможности codestral-2508 и glm-4.6v

glm-4.6v предлагает возможности, недоступные в codestral-2508: Min P, Reasoning, Rep. Penalty, Top K. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры codestral-2508 и glm-4.6v в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: codestral-2508 или glm-4.6v?

Счёт 1:1 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

• Бюджет: Обе модели стоят одинаково — выбирайте по функционалу.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте codestral-2508 — контекст 256 000 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит glm-4.6v с поддержкой reasoning.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен glm-4.6v — он поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать codestral-2508

codestral-2508 от MISTRALAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для работы с длинными документами — контекст 256 000 vs 131 072 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Когда использовать glm-4.6v

glm-4.6v от Z-AI — лучший выбор для следующих задач:

• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Подключение codestral-2508 и glm-4.6v

codestral-2508 (MISTRALAI) и glm-4.6v (Z-AI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 14 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "codestral-2508" или "glm-4.6v"
response = client.chat.completions.create(
    model="codestral-2508",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Переключение между codestral-2508 и glm-4.6v — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: codestral-2508 vs glm-4.6v (1:1)

Ничья 1:1 — обе модели одинаково сильны. Для длинных документов выбирайте codestral-2508 с контекстом 256 000. glm-4.6v выделяется поддержкой Min P, Reasoning, Rep. Penalty.