glm-4.5-air и qwen3.5-397b-a17b: ключевые отличия
glm-4.5-air и qwen3.5-397b-a17b — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4.5-air в 4.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3.5-397b-a17b принимает до 256 000 токенов.
glm-4.5-air — glm-4.5-air от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 24.96 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов.
qwen3.5-397b-a17b — qwen3.5-397b-a17b от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 115.20 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у glm-4.5-air: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Top K.
Обе модели поддерживают: Max Tokens, Reasoning, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 5 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость glm-4.5-air и qwen3.5-397b-a17b в рублях
glm-4.5-air 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-4.5-air обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 90.24 ₽ (78%), вывод дешевле на 528 ₽ (76%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.
Контекст glm-4.5-air vs qwen3.5-397b-a17b
qwen3.5-397b-a17b принимает до 256 000 токенов — это в 2.0x больше, чем 131 072 у glm-4.5-air. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
По длине вывода: glm-4.5-air генерирует до 96 000 токенов за запрос, qwen3.5-397b-a17b — до 65 536. glm-4.5-air лучше подходит для генерации длинных текстов.
Модальности glm-4.5-air и qwen3.5-397b-a17b
qwen3.5-397b-a17b — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, видео. glm-4.5-air работает только с текстом.
qwen3.5-397b-a17b может анализировать изображения (vision), тогда как glm-4.5-air работает только с текстом.
Возможности glm-4.5-air и qwen3.5-397b-a17b
qwen3.5-397b-a17b предлагает возможности, недоступные в glm-4.5-air: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Top K. Общие: Reasoning, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры glm-4.5-air и qwen3.5-397b-a17b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | glm-4.5-air | qwen3.5-397b-a17b |
|---|---|---|
| Провайдер | Z-AI | QWEN |
| Цена ввода (1M) | 24.96 ₽ ✓ | 115.2 ₽ |
| Цена вывода (1M) | 163.2 ₽ ✓ | 691.2 ₽ |
| Контекст | 131 072 токенов | 256 000 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 96 000 токенов | 65 536 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст, Изображения, Видео |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Да (19.2% скидка) | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Other | Qwen3 |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Freq. Penalty | — | ✓ |
| Logit Bias | — | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
| Pres. Penalty | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Response Format | — | ✓ |
| Seed | — | ✓ |
| Stop Sequences | — | ✓ |
| Structured Output | — | ✓ |
| Top K | — | ✓ |
Как выбрать: glm-4.5-air или qwen3.5-397b-a17b?
Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, glm-4.5-air обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
- Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3.5-397b-a17b — контекст 256 000 токенов.
- Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
- Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен qwen3.5-397b-a17b — он поддерживает vision.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать glm-4.5-air
glm-4.5-air от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Когда важна экономия на вводе — glm-4.5-air дешевле на 90.24 ₽ (78%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — glm-4.5-air дешевле на 528 ₽ (76%) за 1M токенов
- При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 19.2%
- Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI
Когда использовать qwen3.5-397b-a17b
qwen3.5-397b-a17b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:
- Для работы с длинными документами — контекст 256 000 vs 131 072 токенов
- Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
- Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
- Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN
Подключение glm-4.5-air и qwen3.5-397b-a17b
glm-4.5-air (Z-AI) и qwen3.5-397b-a17b (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 15 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "glm-4.5-air" или "qwen3.5-397b-a17b"
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4.5-air",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между glm-4.5-air и qwen3.5-397b-a17b — 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-4.5-air vs qwen3.5-397b-a17b (2:2)
Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует glm-4.5-air (ввод 24.96 ₽, вывод 163.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3.5-397b-a17b с контекстом 256 000. qwen3.5-397b-a17b выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Min P.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.