glm-4.6v vs qwen3-coder

glm-4.6v и qwen3-coder: ключевые отличия

glm-4.6v и qwen3-coder — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4.6v в 1.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3-coder принимает до 262 144 токенов.

glm-4.6v — glm-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. Уникальные возможности, которых нет у qwen3-coder: 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 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4.6v и qwen3-coder в рублях

Цены на ввод и вывод у обеих моделей совпадают. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: glm-4.6v обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 0 ₽ (0%), вывод дешевле на 57.6 ₽ (25%).

Контекст glm-4.6v vs qwen3-coder

qwen3-coder 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.

По длине вывода: glm-4.6v генерирует до 131 072 токенов за запрос, qwen3-coder — до 262 000. qwen3-coder может генерировать более длинные ответы.

Модальности glm-4.6v и qwen3-coder

glm-4.6v — мультимодальная модель, принимающая изображения, текст, видео. qwen3-coder работает только с текстом.

glm-4.6v может анализировать изображения (vision), тогда как qwen3-coder работает только с текстом.

Возможности glm-4.6v и qwen3-coder

glm-4.6v предлагает возможности, недоступные в qwen3-coder: Min P, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Structured Output. Общие: Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4.6v и qwen3-coder в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4.6v или qwen3-coder?

По нашей оценке (2:1), glm-4.6v имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, glm-4.6v обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-coder — контекст 262 144 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте glm-4.6v — она поддерживает reasoning.
• Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только glm-4.6v поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать glm-4.6v

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

• Когда важна экономия на выводе — glm-4.6v дешевле на 57.6 ₽ (25%) за 1M токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать qwen3-coder

qwen3-coder от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 131 072 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение glm-4.6v и qwen3-coder

glm-4.6v (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 14 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-coder"
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-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-4.6v vs qwen3-coder (2:1)

glm-4.6v выигрывает со счётом 2:1. По цене лидирует glm-4.6v (ввод 57.6 ₽, вывод 172.8 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-coder с контекстом 262 144. glm-4.6v выделяется поддержкой Min P, Reasoning, Rep. Penalty.