glm-4.6 и qwen3-coder: ключевые отличия
glm-4.6 и qwen3-coder — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3-coder в 1.2x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — qwen3-coder 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-coder: Logit Bias, Min P, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Structured Output.
qwen3-coder — qwen3-coder от QWEN — с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов.
Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 8 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость glm-4.6 и qwen3-coder в рублях
qwen3-coder 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 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 9.6 ₽ (14%), вывод дешевле на 57.6 ₽ (20%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.
Контекст glm-4.6 vs qwen3-coder
qwen3-coder 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-coder — до 262 000. qwen3-coder может генерировать более длинные ответы.
Модальности glm-4.6 и qwen3-coder
Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.
Возможности glm-4.6 и qwen3-coder
glm-4.6 предлагает возможности, недоступные в qwen3-coder: Logit Bias, Min P, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Structured Output. Общие: Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры glm-4.6 и qwen3-coder в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | glm-4.6 | qwen3-coder |
|---|---|---|
| Провайдер | Z-AI | QWEN |
| Цена ввода (1M) | 67.2 ₽ | 57.6 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 288 ₽ | 230.4 ₽ ✓ |
| Контекст | 202 752 токенов | 262 144 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 131 072 токенов | 262 000 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 | ✓ | ✓ |
| Logit Bias | ✓ | — |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Min P | ✓ | — |
| Pres. Penalty | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | — |
| Rep. Penalty | ✓ | — |
| Response Format | ✓ | — |
| Seed | ✓ | — |
| Stop Sequences | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | — |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top K | ✓ | ✓ |
| Top P | ✓ | ✓ |
Как выбрать: glm-4.6 или qwen3-coder?
По нашей оценке (1:3), qwen3-coder лидирует. Однако glm-4.6 может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3-coder будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-coder — контекст 262 144 токенов.
- Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте glm-4.6 — она поддерживает reasoning.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать glm-4.6
glm-4.6 от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- 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-coder
qwen3-coder от QWEN — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — qwen3-coder дешевле на 9.6 ₽ (14%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — qwen3-coder дешевле на 57.6 ₽ (20%) за 1M токенов
- Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 202 752 токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN
Подключение glm-4.6 и qwen3-coder
glm-4.6 (Z-AI) и qwen3-coder (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 15 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-coder"
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-coder — 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-coder (1:3)
qwen3-coder выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует qwen3-coder (ввод 57.6 ₽, вывод 230.4 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-coder с контекстом 262 144. glm-4.6 выделяется поддержкой Logit Bias, Min P, Reasoning.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.