glm-4.6v vs qwen3-coder-next

glm-4.6v и qwen3-coder-next: ключевые отличия

glm-4.6v и qwen3-coder-next — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4.6v в 1.4x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3-coder-next 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-next: Reasoning.

qwen3-coder-next — qwen3-coder-next от QWEN — с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 38.40 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у glm-4.6v: Logit Bias.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 13 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4.6v и qwen3-coder-next в рублях

Интересная ситуация: qwen3-coder-next дешевле по вводу, но glm-4.6v — 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-4.6v обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 19.2 ₽ (50%), вывод дешевле на 115.2 ₽ (40%).

Контекст glm-4.6v vs qwen3-coder-next

qwen3-coder-next 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-next — до 65 536. glm-4.6v лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности glm-4.6v и qwen3-coder-next

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

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

Возможности glm-4.6v и qwen3-coder-next

У каждой модели есть уникальные функции: glm-4.6v имеет Reasoning, а qwen3-coder-next — Logit Bias. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

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

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

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-coder-next — 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 115.2 ₽ (40%) за 1M токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать qwen3-coder-next

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

• Когда важна экономия на вводе — qwen3-coder-next дешевле на 19.2 ₽ (33%) за 1M токенов
• 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-next

glm-4.6v (Z-AI) и qwen3-coder-next (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-4.6v" или "qwen3-coder-next"
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-next — 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-next (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-coder-next с контекстом 262 144. glm-4.6v уникален Reasoning; qwen3-coder-next — Logit Bias.