glm-4.6 vs qwen3.5-27b

glm-4.6 и qwen3.5-27b: ключевые отличия

glm-4.6 и qwen3.5-27b — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4.6 в 1.5x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — qwen3.5-27b принимает до 262 144 токенов.

glm-4.6 — glm-4.6 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов. Стоимость ввода 67.20 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токенов. Уникальные возможности, которых нет у qwen3.5-27b: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K.

qwen3.5-27b — qwen3.5-27b от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у glm-4.6: Log Probs, Top Log Probs.

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 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4.6 и qwen3.5-27b в рублях

Интересная ситуация: qwen3.5-27b дешевле по вводу, но glm-4.6 — по выводу. Оптимальный выбор зависит от соотношения входных и выходных токенов в ваших запросах. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: glm-4.6 обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 9.6 ₽ (17%), вывод дешевле на 172.8 ₽ (37%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст glm-4.6 vs qwen3.5-27b

qwen3.5-27b принимает до 262 144 токенов — это в 1.3x больше, чем 202 752 у glm-4.6. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: glm-4.6 генерирует до 131 072 токенов за запрос, qwen3.5-27b — до 65 536. glm-4.6 лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности glm-4.6 и qwen3.5-27b

qwen3.5-27b — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, видео. glm-4.6 работает только с текстом.

qwen3.5-27b может анализировать изображения (vision), тогда как glm-4.6 работает только с текстом.

Возможности glm-4.6 и qwen3.5-27b

У каждой модели есть уникальные функции: glm-4.6 имеет Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K, а qwen3.5-27b — Log Probs, Top Log Probs. Общие: Reasoning, Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4.6 и qwen3.5-27b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4.6 или qwen3.5-27b?

Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, glm-4.6 обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3.5-27b — контекст 262 144 токенов.
• Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен qwen3.5-27b — он поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать glm-4.6

glm-4.6 от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на выводе — glm-4.6 дешевле на 172.8 ₽ (37%) за 1M токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать qwen3.5-27b

qwen3.5-27b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — qwen3.5-27b дешевле на 9.6 ₽ (14%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 202 752 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение glm-4.6 и qwen3.5-27b

glm-4.6 (Z-AI) и qwen3.5-27b (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-4.6" или "qwen3.5-27b"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.6",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между glm-4.6 и qwen3.5-27b — 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-4.6 vs qwen3.5-27b (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует glm-4.6 (ввод 67.2 ₽, вывод 288 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3.5-27b с контекстом 262 144. glm-4.6 уникален Freq. Penalty и Logit Bias; qwen3.5-27b — Log Probs и Top Log Probs.