glm-4.5v vs qwen3-max-thinking

glm-4.5v и qwen3-max-thinking: ключевые отличия

glm-4.5v и qwen3-max-thinking — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4.5v в 3.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 4.0x раз — qwen3-max-thinking 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-max-thinking: Freq. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K.

qwen3-max-thinking — qwen3-max-thinking от QWEN — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 230.40 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Pres. Penalty, Reasoning, Response Format, Seed, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 9 из 13 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4.5v и qwen3-max-thinking в рублях

glm-4.5v 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-4.5v обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 115.2 ₽ (50%), вывод дешевле на 806.4 ₽ (70%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст glm-4.5v vs qwen3-max-thinking

qwen3-max-thinking 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-max-thinking — до 32 768. qwen3-max-thinking может генерировать более длинные ответы.

Модальности glm-4.5v и qwen3-max-thinking

glm-4.5v — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. qwen3-max-thinking работает только с текстом.

glm-4.5v может анализировать изображения (vision), тогда как qwen3-max-thinking работает только с текстом.

Возможности glm-4.5v и qwen3-max-thinking

glm-4.5v предлагает возможности, недоступные в qwen3-max-thinking: Freq. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K. Общие: Reasoning, Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4.5v и qwen3-max-thinking в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4.5v или qwen3-max-thinking?

По нашей оценке (3:1), glm-4.5v имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, glm-4.5v обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-max-thinking — контекст 262 144 токенов.
• Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
• 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 model в запросе.

Когда использовать glm-4.5v

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

• Когда важна экономия на вводе — glm-4.5v дешевле на 115.2 ₽ (50%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — glm-4.5v дешевле на 806.4 ₽ (70%) за 1M токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 18.3%
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать qwen3-max-thinking

qwen3-max-thinking от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 65 536 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение glm-4.5v и qwen3-max-thinking

glm-4.5v (Z-AI) и qwen3-max-thinking (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-max-thinking"
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-max-thinking — 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-max-thinking (3:1)

glm-4.5v выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует glm-4.5v (ввод 115.2 ₽, вывод 345.6 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-max-thinking с контекстом 262 144. glm-4.5v выделяется поддержкой Freq. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences.