GLM 4.6v vs Qwen3.5 122b A10b

Z-AI vs QWEN. GLM 4.6v в 3.0x раз дешевле по стоимости. Контекст: 131 072 vs 262 144 токенов. Возможности: 14 vs 19 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.

2:2
Модели равны — выбор зависит от задачи
дешевле ввод · дешевле вывод · размер контекста · количество возможностей

GLM 4.6v и Qwen3.5 122b A10b: ключевые отличия

GLM 4.6v и Qwen3.5 122b A10b — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости GLM 4.6v в 3.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — Qwen3.5 122b A10b принимает до 262 144 токенов.

GLM 4.6vGLM 4.6v от Z-AI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов.

Qwen3.5 122b A10bQwen3.5 122b A10b от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 76.80 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у GLM 4.6v: 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 4.6v и Qwen3.5 122b A10b в рублях

GLM 4.6v дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Ввод (1M токенов)
GLM 4.6v
57.6
Qwen3.5 122b A10b
76.8
Вывод (1M токенов)
GLM 4.6v
172.8
Qwen3.5 122b A10b
614.4
Cache Read (1M)
GLM 4.6v
9.6
Qwen3.5 122b A10b
0

Анализ цен: GLM 4.6v обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 19.2 ₽ (25%), вывод дешевле на 441.6 ₽ (72%).

Контекст GLM 4.6v vs Qwen3.5 122b A10b

Qwen3.5 122b A10b принимает до 262 144 токенов — это в 2.0x больше, чем 131 072 у GLM 4.6v. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

Контекстное окно (вход)
GLM 4.6v131 072
Qwen3.5 122b A10b262 144
Макс. вывод (токены)
GLM 4.6v24 000
Qwen3.5 122b A10b262 144

По длине вывода: GLM 4.6v генерирует до 24 000 токенов за запрос, Qwen3.5 122b A10b — до 262 144. Qwen3.5 122b A10b может генерировать более длинные ответы.

Модальности GLM 4.6v и Qwen3.5 122b A10b

Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. GLM 4.6v работает с изображения, текст, видео, а Qwen3.5 122b A10b — с текст, изображения, видео.

GLM 4.6v
Принимает на вход
🖼️ Изображения💬 Текст🎬 Видео
Генерирует
💬 Текст
Qwen3.5 122b A10b
Принимает на вход
💬 Текст🖼️ Изображения🎬 Видео
Генерирует
💬 Текст

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

Возможности GLM 4.6v и Qwen3.5 122b A10b

Qwen3.5 122b A10b предлагает возможности, недоступные в GLM 4.6v: Logit Bias, Log Probs, Min P, Structured Output, Top Log Probs. Общие: Reasoning, Seed, Function Calling.

Reasoning
Расширенная цепочка рассуждений для сложных логических задач
GLM 4.6v
Qwen3.5 122b A10b
Seed
Детерминированная генерация для воспроизводимых результатов
GLM 4.6v
Qwen3.5 122b A10b
Function Calling
Позволяет модели вызывать внешние функции и API для выполнения задач
GLM 4.6v
Qwen3.5 122b A10b
Log Probs
Вероятности токенов для анализа уверенности модели
GLM 4.6v
Qwen3.5 122b A10b
Structured Output
Генерация JSON по заданной схеме для автоматической обработки
GLM 4.6v
Qwen3.5 122b A10b

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры GLM 4.6v и Qwen3.5 122b A10b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

ХарактеристикаGLM 4.6vQwen3.5 122b A10b
Провайдер
Z-AI
QWEN
Цена ввода (1M)57.676.8
Цена вывода (1M)172.8614.4
Контекст131 072 токенов262 144 токенов
Макс. вывод24 000 токенов262 144 токенов
Модальности вводаИзображения, Текст, ВидеоТекст, Изображения, Видео
Модальности выводаТекстТекст
КешированиеНетНет
Онлайн поискНетНет
ТокенизаторOtherQwen3
Freq. Penalty
Max Tokens
Pres. Penalty
Reasoning
Rep. Penalty
Response Format
Seed
Stop Sequences
Temperature
Function Calling
Top K
Top P
Logit Bias
Log Probs
Min P
Structured Output
Top Log Probs

Как выбрать: GLM 4.6v или Qwen3.5 122b A10b?

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

  • Бюджет: Если бюджет ограничен, GLM 4.6v обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
  • Размер документов: Для длинных документов лучше подходит Qwen3.5 122b A10b — 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 4.6v

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

  • Когда важна экономия на вводе — GLM 4.6v дешевле на 19.2 ₽ (25%) за 1M токенов
  • Когда важна экономия на выводе — GLM 4.6v дешевле на 441.6 ₽ (72%) за 1M токенов
  • Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать Qwen3.5 122b A10b

Qwen3.5 122b A10b от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

  • Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 131 072 токенов
  • Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
  • Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение GLM 4.6v и Qwen3.5 122b A10b

GLM 4.6v (Z-AI) и Qwen3.5 122b A10b (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-4.6v" или "qwen3.5-122b-a10b"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.6v",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между GLM 4.6v и Qwen3.5 122b A10b — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Что лучше: GLM 4.6v или Qwen3.5 122b A10b?
Можно ли использовать GLM 4.6v и Qwen3.5 122b A10b в одном проекте?
GLM 4.6v или Qwen3.5 122b A10b — какая модель быстрее?
Сколько стоит 1000 запросов к GLM 4.6v?
Что такое reasoning и зачем оно нужно?
Как отправить изображение в модель?
Как начать использовать GLM 4.6v через AITUNNEL?

Итог: GLM 4.6v vs Qwen3.5 122b A10b (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует GLM 4.6v (ввод 57.6 ₽, вывод 172.8 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте Qwen3.5 122b A10b с контекстом 262 144. Qwen3.5 122b A10b выделяется поддержкой Logit Bias, Log Probs, Min P.

Попробуйте обе модели через AITUNNEL

Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.

Единый API50+ моделейОплата в рублях
Начать работуРегистрация за 1 минуту