GLM 4.5v vs Qwen3.5 9b

GLM 4.5v и Qwen3.5 9b: ключевые отличия

GLM 4.5v и Qwen3.5 9b — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости Qwen3.5 9b в 9.6x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 4.0x раз — Qwen3.5 9b принимает до 262 144 токенов.

GLM 4.5v — GLM 4.5v от Z-AI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling. Стоимость ввода 115.20 ₽/1M токенов, контекст 65 536 токенов.

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 4.5v: Logit Bias, Log Probs, Min P, Structured Output, Top Log Probs.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, 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 4.5v 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 96 ₽ (83%), вывод дешевле на 316.8 ₽ (92%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст GLM 4.5v vs Qwen3.5 9b

Qwen3.5 9b принимает до 262 144 токенов — это в 4.0x больше, чем 65 536 у GLM 4.5v. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: GLM 4.5v генерирует до 16 384 токенов за запрос, Qwen3.5 9b — до 81 920. Qwen3.5 9b может генерировать более длинные ответы.

Модальности GLM 4.5v и Qwen3.5 9b

Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. GLM 4.5v работает с текст, изображения, а Qwen3.5 9b — с текст, изображения, видео.

Обе модели поддерживают анализ изображений — вы можете отправлять скриншоты, фотографии документов, графики и схемы прямо в запросе.

Возможности GLM 4.5v и Qwen3.5 9b

Qwen3.5 9b предлагает возможности, недоступные в GLM 4.5v: Logit Bias, Log Probs, Min P, Structured Output, Top Log Probs. Общие: Reasoning, Seed, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры GLM 4.5v и Qwen3.5 9b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: GLM 4.5v или Qwen3.5 9b?

По нашей оценке (0:4), Qwen3.5 9b лидирует. Однако GLM 4.5v 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: Обе модели понимают изображения — можно отправлять скриншоты и фото.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать GLM 4.5v

GLM 4.5v от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 18.3%
• 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 96 ₽ (83%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — Qwen3.5 9b дешевле на 316.8 ₽ (92%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 65 536 токенов
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение GLM 4.5v и Qwen3.5 9b

GLM 4.5v (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-4.5v" или "qwen3.5-9b"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.5v",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между GLM 4.5v 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 4.5v 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. Qwen3.5 9b выделяется поддержкой Logit Bias, Log Probs, Min P.