glm-4-32b vs qwen3.5-plus-02-15

glm-4-32b и qwen3.5-plus-02-15: ключевые отличия

glm-4-32b и qwen3.5-plus-02-15 — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4-32b в 14.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 7.8x раз — qwen3.5-plus-02-15 принимает до 1 000 000 токенов.

glm-4-32b — glm-4-32b от Z-AI — с function calling, с большим контекстом 128 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 19.20 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

qwen3.5-plus-02-15 — qwen3.5-plus-02-15 от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 1 000 000 токенов. Стоимость ввода 76.80 ₽/1M токенов, контекст 1 000 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у glm-4-32b: Pres. Penalty, Reasoning, Response Format, Seed, Structured Output.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 4 из 9 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4-32b и qwen3.5-plus-02-15 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 57.6 ₽ (75%), вывод дешевле на 441.6 ₽ (96%).

Контекст glm-4-32b vs qwen3.5-plus-02-15

qwen3.5-plus-02-15 принимает до 1 000 000 токенов — это в 7.8x больше, чем 128 000 у glm-4-32b. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

qwen3.5-plus-02-15 может генерировать до 65 536 токенов за запрос.

Модальности glm-4-32b и qwen3.5-plus-02-15

qwen3.5-plus-02-15 — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, видео. glm-4-32b работает только с текстом.

qwen3.5-plus-02-15 может анализировать изображения (vision), тогда как glm-4-32b работает только с текстом.

Возможности glm-4-32b и qwen3.5-plus-02-15

qwen3.5-plus-02-15 предлагает возможности, недоступные в glm-4-32b: Pres. Penalty, Reasoning, Response Format, Seed, Structured Output. Общие: Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4-32b и qwen3.5-plus-02-15 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4-32b или qwen3.5-plus-02-15?

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 qwen3.5-plus-02-15 — контекст 1 000 000 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит qwen3.5-plus-02-15 с поддержкой reasoning.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен qwen3.5-plus-02-15 — он поддерживает vision.
• 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 57.6 ₽ (75%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — glm-4-32b дешевле на 441.6 ₽ (96%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать qwen3.5-plus-02-15

qwen3.5-plus-02-15 от QWEN — 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 QWEN

Подключение glm-4-32b и qwen3.5-plus-02-15

glm-4-32b (Z-AI) и qwen3.5-plus-02-15 (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 9 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "glm-4-32b" или "qwen3.5-plus-02-15"
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 qwen3.5-plus-02-15 — 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 qwen3.5-plus-02-15 (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 qwen3.5-plus-02-15 с контекстом 1 000 000. qwen3.5-plus-02-15 выделяется поддержкой Pres. Penalty, Reasoning, Response Format.