GLM 4 32b vs Grok 4.3

GLM 4 32b и Grok 4.3: ключевые отличия

GLM 4 32b и Grok 4.3 — модели от разных провайдеров (Z-AI и X-AI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости GLM 4 32b в 18.7x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 7.8x раз — Grok 4.3 принимает до 1 000 000 токеновМаксимальный размер запроса или ответа в токенах. 1 токен ≈ 0,75 слова на английском..

GLM 4 32b — GLM 4 32b от Z-AI — с function callingFunction calling — модель умеет вызывать ваши функции и внешние API: получать данные, отправлять запросы, выполнять расчёты., с большим контекстом 128 000 токеновКонтекстное окно — сколько токенов модель «помнит» за один запрос. 1 токен ≈ 0,75 слова на английском., с низкой стоимостью. Стоимость ввода 19.20 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токеновКонтекстное окно — сколько токенов модель «помнит» за один запрос. 1 токен ≈ 0,75 слова на английском..

Grok 4.3 — Grok 4.3 от X-AI — с поддержкой reasoningReasoning — модель решает задачу пошагово (chain of thought). Это повышает точность на математике, логике и сложном анализе., мультимодальнаяМодель принимает несколько типов входных данных одновременно — например, текст вместе с изображениями или аудио., с function callingFunction calling — модель умеет вызывать ваши функции и внешние API: получать данные, отправлять запросы, выполнять расчёты., с большим контекстом 1 000 000 токеновКонтекстное окно — сколько токенов модель «помнит» за один запрос. 1 токен ≈ 0,75 слова на английском.. Стоимость ввода 240.00 ₽/1M токенов, контекст 1 000 000 токеновКонтекстное окно — сколько токенов модель «помнит» за один запрос. 1 токен ≈ 0,75 слова на английском.. Уникальные возможности, которых нет у GLM 4 32b: Freq. PenaltyFrequency Penalty — штрафует за повторение конкретных слов пропорционально тому, сколько раз они уже встречались., Log ProbsLog Probs — логарифмические вероятности предсказанных токенов. Используются для оценки уверенности модели и постобработки., Pres. PenaltyPresence Penalty — штрафует модель за повторение тем, уже упомянутых в ответе. Побуждает говорить о новом., ReasoningReasoning — модель решает задачу пошагово (chain of thought). Это повышает точность на математике, логике и сложном анализе., Response FormatResponse Format — задаёт формат ответа модели: plain text, JSON object или JSON Schema. Позволяет получать предсказуемо структурированный вывод., SeedSeed — зерно генератора случайных чисел. Одинаковый seed + одинаковый промпт = воспроизводимый ответ., Stop SequencesStop Sequences — строки, при появлении которых модель прекращает генерацию. Удобно для парсинга структурированных ответов., Structured OutputГарантирует ответ строго по заданной JSON-схеме — формат всегда предсказуем., Top Log ProbsTop Log Probs — вероятности топ-N токенов-кандидатов для каждой позиции в ответе. Нужно для анализа неопределённости модели..

Обе модели поддерживают: Max TokensMax Tokens — ограничение длины ответа в токенах. Позволяет контролировать стоимость и время генерации., TemperatureTemperature — управляет «творческостью» модели. 0 = детерминированный ответ, 1 = обычный режим, >1 = более случайные ответы., Function CallingFunction Calling — модель умеет вызывать ваши функции и внешние API: получать данные, отправлять запросы, выполнять расчёты. Основа для AI-агентов., Top PTop-P (nucleus sampling) — контролирует разнообразие ответов: модель рассматривает только те токены, суммарная вероятность которых ≤ P. Меньше = консервативнее.. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 4 из 13 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость GLM 4 32b и Grok 4.3 в рублях

GLM 4 32b дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: GLM 4 32b обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 220.8 ₽ (92%), вывод дешевле на 460.8 ₽ (96%).

Контекст GLM 4 32b vs Grok 4.3

Grok 4.3 принимает до 1 000 000 токеновМаксимальный размер запроса или ответа в токенах. 1 токен ≈ 0,75 слова на английском. — это в 7.8x больше, чем 128 000 у GLM 4 32b. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

Модальности GLM 4 32b и Grok 4.3

Grok 4.3 — мультимодальнаяМодель принимает несколько типов входных данных одновременно — например, текст вместе с изображениями или аудио. модель, принимающая текст, изображения. GLM 4 32b работает только с текстом.

Grok 4.3 может анализировать изображения (visionVision — модель «видит» картинки: можно отправлять скриншоты, фото документов, графики и схемы прямо в запросе.), тогда как GLM 4 32b работает только с текстом.

Возможности GLM 4 32b и Grok 4.3

Grok 4.3 предлагает возможности, недоступные в GLM 4 32b: Freq. PenaltyFrequency Penalty — штрафует за повторение конкретных слов пропорционально тому, сколько раз они уже встречались., Log ProbsLog Probs — логарифмические вероятности предсказанных токенов. Используются для оценки уверенности модели и постобработки., Pres. PenaltyPresence Penalty — штрафует модель за повторение тем, уже упомянутых в ответе. Побуждает говорить о новом., ReasoningReasoning — модель решает задачу пошагово (chain of thought). Это повышает точность на математике, логике и сложном анализе., Response FormatResponse Format — задаёт формат ответа модели: plain text, JSON object или JSON Schema. Позволяет получать предсказуемо структурированный вывод., SeedSeed — зерно генератора случайных чисел. Одинаковый seed + одинаковый промпт = воспроизводимый ответ., Stop SequencesStop Sequences — строки, при появлении которых модель прекращает генерацию. Удобно для парсинга структурированных ответов., Structured OutputГарантирует ответ строго по заданной JSON-схеме — формат всегда предсказуем., Top Log ProbsTop Log Probs — вероятности топ-N токенов-кандидатов для каждой позиции в ответе. Нужно для анализа неопределённости модели.. Общие: Function CallingFunction Calling — модель умеет вызывать ваши функции и внешние API: получать данные, отправлять запросы, выполнять расчёты. Основа для AI-агентов..

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры GLM 4 32b и Grok 4.3 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: GLM 4 32b или Grok 4.3?

Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, GLM 4 32b обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит Grok 4.3 — контекст 1 000 000 токеновКонтекстное окно — сколько токенов модель «помнит» за один запрос. 1 токен ≈ 0,75 слова на английском..
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит Grok 4.3 с поддержкой reasoningReasoning — модель решает задачу пошагово (chain of thought). Это повышает точность на математике, логике и сложном анализе..
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен Grok 4.3 — он поддерживает visionVision — модель «видит» картинки: можно отправлять скриншоты, фото документов, графики и схемы прямо в запросе..
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать GLM 4 32b

GLM 4 32b от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — GLM 4 32b дешевле на 220.8 ₽ (92%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — GLM 4 32b дешевле на 460.8 ₽ (96%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать Grok 4.3

Grok 4.3 от X-AI — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 1 000 000 vs 128 000 токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему X-AI

Подключение GLM 4 32b и Grok 4.3

GLM 4 32b (Z-AI) и Grok 4.3 (X-AI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 13 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "glm-4-32b" или "grok-4.3"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4-32b",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между GLM 4 32b и Grok 4.3 — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: GLM 4 32b vs Grok 4.3 (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует GLM 4 32b (ввод 19.2 ₽, вывод 19.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте Grok 4.3 с контекстом 1 000 000. Grok 4.3 выделяется поддержкой Freq. PenaltyFrequency Penalty — штрафует за повторение конкретных слов пропорционально тому, сколько раз они уже встречались., Log ProbsLog Probs — логарифмические вероятности предсказанных токенов. Используются для оценки уверенности модели и постобработки., Pres. PenaltyPresence Penalty — штрафует модель за повторение тем, уже упомянутых в ответе. Побуждает говорить о новом..