glm-4.5 и qwen3-max: ключевые отличия
glm-4.5 и qwen3-max — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4.5 в 3.8x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3-max принимает до 256 000 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-max: Freq. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Stop Sequences, Structured Output, Top K.
qwen3-max — qwen3-max от QWEN — с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 230.40 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов.
Обе модели поддерживают: Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 7 из 13 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость glm-4.5 и qwen3-max в рублях
glm-4.5 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 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 163.2 ₽ (71%), вывод дешевле на 854.4 ₽ (74%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.
Контекст glm-4.5 vs qwen3-max
qwen3-max принимает до 256 000 токенов — это в 2.0x больше, чем 131 072 у glm-4.5. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
По длине вывода: glm-4.5 генерирует до 131 000 токенов за запрос, qwen3-max — до 32 768. glm-4.5 лучше подходит для генерации длинных текстов.
Модальности glm-4.5 и qwen3-max
Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.
Возможности glm-4.5 и qwen3-max
glm-4.5 предлагает возможности, недоступные в qwen3-max: Freq. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Stop Sequences, Structured Output, Top K. Общие: Seed, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры glm-4.5 и qwen3-max в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | glm-4.5 | qwen3-max |
|---|---|---|
| Провайдер | Z-AI | QWEN |
| Цена ввода (1M) | 67.2 ₽ ✓ | 230.4 ₽ |
| Цена вывода (1M) | 297.6 ₽ ✓ | 1152 ₽ |
| Контекст | 131 072 токенов | 256 000 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 131 000 токенов | 32 768 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст |
| 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 | ✓ | ✓ |
Как выбрать: glm-4.5 или qwen3-max?
По нашей оценке (3:1), glm-4.5 имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, glm-4.5 обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
- Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-max — контекст 256 000 токенов.
- Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте glm-4.5 — она поддерживает reasoning.
- 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:
- Когда важна экономия на вводе — glm-4.5 дешевле на 163.2 ₽ (71%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — glm-4.5 дешевле на 854.4 ₽ (74%) за 1M токенов
- При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
- Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
- Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
- Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI
Когда использовать qwen3-max
qwen3-max от QWEN — лучший выбор для следующих задач:
- Для работы с длинными документами — контекст 256 000 vs 131 072 токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN
Подключение glm-4.5 и qwen3-max
glm-4.5 (Z-AI) и qwen3-max (QWEN) 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-4.5" или "qwen3-max"
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-max — 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-max (3:1)
glm-4.5 выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует glm-4.5 (ввод 67.2 ₽, вывод 297.6 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-max с контекстом 256 000. glm-4.5 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.