glm-4.7-flash vs qwen3-coder-30b-a3b-instruct

glm-4.7-flash и qwen3-coder-30b-a3b-instruct: ключевые отличия

glm-4.7-flash и qwen3-coder-30b-a3b-instruct — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3-coder-30b-a3b-instruct в 1.5x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — qwen3-coder-30b-a3b-instruct принимает до 262 144 токенов.

glm-4.7-flash — glm-4.7-flash от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 11.52 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токенов. Уникальные возможности, которых нет у qwen3-coder-30b-a3b-instruct: Min P, Reasoning.

qwen3-coder-30b-a3b-instruct — qwen3-coder-30b-a3b-instruct от QWEN — с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 11.52 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, 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 12 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4.7-flash и qwen3-coder-30b-a3b-instruct в рублях

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

Анализ цен: qwen3-coder-30b-a3b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 0 ₽ (0%), вывод дешевле на 28.8 ₽ (38%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст glm-4.7-flash vs qwen3-coder-30b-a3b-instruct

qwen3-coder-30b-a3b-instruct принимает до 262 144 токенов — это в 1.3x больше, чем 202 752 у glm-4.7-flash. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

qwen3-coder-30b-a3b-instruct может генерировать до 32 768 токенов за запрос.

Модальности glm-4.7-flash и qwen3-coder-30b-a3b-instruct

Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.

Возможности glm-4.7-flash и qwen3-coder-30b-a3b-instruct

glm-4.7-flash предлагает возможности, недоступные в qwen3-coder-30b-a3b-instruct: Min P, Reasoning. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4.7-flash и qwen3-coder-30b-a3b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4.7-flash или qwen3-coder-30b-a3b-instruct?

По нашей оценке (1:2), qwen3-coder-30b-a3b-instruct лидирует. Однако glm-4.7-flash может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3-coder-30b-a3b-instruct будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-coder-30b-a3b-instruct — контекст 262 144 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте glm-4.7-flash — она поддерживает reasoning.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать glm-4.7-flash

glm-4.7-flash от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 16.6%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать qwen3-coder-30b-a3b-instruct

qwen3-coder-30b-a3b-instruct от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на выводе — qwen3-coder-30b-a3b-instruct дешевле на 28.8 ₽ (38%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 202 752 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение glm-4.7-flash и qwen3-coder-30b-a3b-instruct

glm-4.7-flash (Z-AI) и qwen3-coder-30b-a3b-instruct (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-4.7-flash" или "qwen3-coder-30b-a3b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между glm-4.7-flash и qwen3-coder-30b-a3b-instruct — 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-4.7-flash vs qwen3-coder-30b-a3b-instruct (1:2)

qwen3-coder-30b-a3b-instruct выигрывает со счётом 2:1. По цене лидирует qwen3-coder-30b-a3b-instruct (ввод 11.52 ₽, вывод 48 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-coder-30b-a3b-instruct с контекстом 262 144. glm-4.7-flash выделяется поддержкой Min P, Reasoning.