glm-4.5 и qwen3.5-9b: ключевые отличия
glm-4.5 и qwen3.5-9b — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3.5-9b в 7.6x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3.5-9b принимает до 262 144 токенов.
glm-4.5 — glm-4.5 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов. Стоимость ввода 67.20 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у qwen3.5-9b: Seed.
qwen3.5-9b — qwen3.5-9b от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 19.20 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у glm-4.5: Logit Bias, Log Probs, Min P, Top Log Probs.
Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 12 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость glm-4.5 и qwen3.5-9b в рублях
qwen3.5-9b 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: qwen3.5-9b обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 48 ₽ (71%), вывод дешевле на 268.8 ₽ (90%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.
Контекст glm-4.5 vs qwen3.5-9b
qwen3.5-9b принимает до 262 144 токенов — это в 2.0x больше, чем 131 072 у glm-4.5. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
glm-4.5 может генерировать до 98 304 токенов за запрос.
Модальности glm-4.5 и qwen3.5-9b
qwen3.5-9b — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, видео. glm-4.5 работает только с текстом.
qwen3.5-9b может анализировать изображения (vision), тогда как glm-4.5 работает только с текстом.
Возможности glm-4.5 и qwen3.5-9b
У каждой модели есть уникальные функции: glm-4.5 имеет Seed, а qwen3.5-9b — Logit Bias, Log Probs, Min P, Top Log Probs. Общие: Reasoning, Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры glm-4.5 и qwen3.5-9b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | glm-4.5 | qwen3.5-9b |
|---|---|---|
| Провайдер | Z-AI | QWEN |
| Цена ввода (1M) | 67.2 ₽ | 19.2 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 297.6 ₽ | 28.8 ₽ ✓ |
| Контекст | 131 072 токенов | 262 144 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 98 304 токенов | — |
| Модальности ввода | Текст | Текст, Изображения, Видео |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Да (50% скидка) | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Other | Qwen3 |
| Freq. Penalty | ✓ | ✓ |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Pres. Penalty | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | ✓ |
| Rep. Penalty | ✓ | ✓ |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | — |
| Stop Sequences | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top K | ✓ | ✓ |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Logit Bias | — | ✓ |
| Log Probs | — | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
| Top Log Probs | — | ✓ |
Как выбрать: glm-4.5 или qwen3.5-9b?
По нашей оценке (0:4), qwen3.5-9b лидирует. Однако glm-4.5 может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3.5-9b будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3.5-9b — контекст 262 144 токенов.
- Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
- Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен qwen3.5-9b — 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
glm-4.5 от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
- Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI
Когда использовать qwen3.5-9b
qwen3.5-9b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — qwen3.5-9b дешевле на 48 ₽ (71%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — qwen3.5-9b дешевле на 268.8 ₽ (90%) за 1M токенов
- Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 131 072 токенов
- Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
- Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN
Подключение glm-4.5 и qwen3.5-9b
glm-4.5 (Z-AI) и qwen3.5-9b (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 17 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "glm-4.5" или "qwen3.5-9b"
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4.5",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между glm-4.5 и qwen3.5-9b — 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 vs qwen3.5-9b (0:4)
qwen3.5-9b выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует qwen3.5-9b (ввод 19.2 ₽, вывод 28.8 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3.5-9b с контекстом 262 144. glm-4.5 уникален Seed; qwen3.5-9b — Logit Bias и Log Probs.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.