glm-4.5v и qwen3-coder-30b-a3b-instruct: ключевые отличия
glm-4.5v и qwen3-coder-30b-a3b-instruct — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3-coder-30b-a3b-instruct в 7.7x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 4.0x раз — qwen3-coder-30b-a3b-instruct 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. Уникальные возможности, которых нет у qwen3-coder-30b-a3b-instruct: Reasoning.
qwen3-coder-30b-a3b-instruct — qwen3-coder-30b-a3b-instruct от QWEN — с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 11.52 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов.
Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 12 из 13 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость glm-4.5v и qwen3-coder-30b-a3b-instruct в рублях
qwen3-coder-30b-a3b-instruct 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-coder-30b-a3b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 103.68 ₽ (90%), вывод дешевле на 297.6 ₽ (86%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.
Контекст glm-4.5v vs qwen3-coder-30b-a3b-instruct
qwen3-coder-30b-a3b-instruct 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-coder-30b-a3b-instruct — до 32 768. qwen3-coder-30b-a3b-instruct может генерировать более длинные ответы.
Модальности glm-4.5v и qwen3-coder-30b-a3b-instruct
glm-4.5v — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. qwen3-coder-30b-a3b-instruct работает только с текстом.
glm-4.5v может анализировать изображения (vision), тогда как qwen3-coder-30b-a3b-instruct работает только с текстом.
Возможности glm-4.5v и qwen3-coder-30b-a3b-instruct
glm-4.5v предлагает возможности, недоступные в qwen3-coder-30b-a3b-instruct: Reasoning. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры glm-4.5v и qwen3-coder-30b-a3b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | glm-4.5v | qwen3-coder-30b-a3b-instruct |
|---|---|---|
| Провайдер | Z-AI | QWEN |
| Цена ввода (1M) | 115.2 ₽ | 11.52 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 345.6 ₽ | 48 ₽ ✓ |
| Контекст | 65 536 токенов | 262 144 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 16 384 токенов | 32 768 токенов |
| Модальности ввода | Текст, Изображения | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Да (18.3% 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-4.5v или qwen3-coder-30b-a3b-instruct?
По нашей оценке (1:3), qwen3-coder-30b-a3b-instruct лидирует. Однако glm-4.5v может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3-coder-30b-a3b-instruct будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-coder-30b-a3b-instruct — контекст 262 144 токенов.
- Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте glm-4.5v — она поддерживает reasoning.
- Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только glm-4.5v поддерживает vision.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв 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, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
- Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
- Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI
Когда использовать qwen3-coder-30b-a3b-instruct
qwen3-coder-30b-a3b-instruct от QWEN — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — qwen3-coder-30b-a3b-instruct дешевле на 103.68 ₽ (90%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — qwen3-coder-30b-a3b-instruct дешевле на 297.6 ₽ (86%) за 1M токенов
- Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 65 536 токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN
Подключение glm-4.5v и qwen3-coder-30b-a3b-instruct
glm-4.5v (Z-AI) и qwen3-coder-30b-a3b-instruct (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-4.5v" или "qwen3-coder-30b-a3b-instruct"
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-coder-30b-a3b-instruct — 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-coder-30b-a3b-instruct (1:3)
qwen3-coder-30b-a3b-instruct выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует qwen3-coder-30b-a3b-instruct (ввод 11.52 ₽, вывод 48 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-coder-30b-a3b-instruct с контекстом 262 144. glm-4.5v выделяется поддержкой Reasoning.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.